基于SIFT特征的复杂环境下目标跟踪算法研究

为有效地解决复杂背景情况下运动物体有效跟踪问题,利用SIFT特征匹配算法的尺度不变、旋度不变的特性优越性,提出了一种优选的匹配方案。运动目标采用背景减除法分割提取,通过优化的SIFT算法快速地检测特征点,计算出其相应的坐标,并有选择性的更新相应特征点的坐标,然后重复提取运动目标,刷新背景区域,融合多特征信息,更准确地匹配图像中特征点。实验表明,本算法有效改善了光线变化,运动物体发生尺度变换等复杂环境下的目标跟踪效果,具有较强的鲁棒性。