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基于极线约束SIFT特征和粒子滤波的目标跟踪算法 被引量:4
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作者 刘士荣 吴楚 +1 位作者 张波涛 章海兵 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1026-1032,1038,共8页
针对采用颜色或边缘等特征的目标跟踪算法所存在的跟踪效果不稳定的问题,提出了一种基于极线约束尺度不变特征变换(SIFT)和粒子滤波的目标跟踪方法.该方法采用SIFT特征向量构建目标模型,引入极线约束改善目标匹配精度,采用粒子滤波算法... 针对采用颜色或边缘等特征的目标跟踪算法所存在的跟踪效果不稳定的问题,提出了一种基于极线约束尺度不变特征变换(SIFT)和粒子滤波的目标跟踪方法.该方法采用SIFT特征向量构建目标模型,引入极线约束改善目标匹配精度,采用粒子滤波算法获得SIFT特征向量的候选目标模型,利用似然函数计算目标模型与候选目标模型间的相似性.实验结果表明,该方法可解决目标与背景颜色相似时的跟踪失败问题,且对目标外形与位姿发生变化具有较好的适应能力. 展开更多
关键词 目标跟踪 极线约束 尺度不变特征变换 粒子滤波
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