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基于SIFT排序的视觉跟踪算法
1
作者
孙超
许悦雷
+1 位作者
查宇飞
黄宏图
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第3期253-257,共5页
针对不稳定的关键点对以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)为目标特征的视觉跟踪算法的影响,提出基于SIFT排序的视觉跟踪算法。为实现SIFT排序,提出空域稳定因子和时域稳定因子,并由此构成重要性权重,以表征各个特征点的重要程...
针对不稳定的关键点对以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)为目标特征的视觉跟踪算法的影响,提出基于SIFT排序的视觉跟踪算法。为实现SIFT排序,提出空域稳定因子和时域稳定因子,并由此构成重要性权重,以表征各个特征点的重要程度。在SIFT排序的基础上,各个关键点按照重要性权重的不同参与跟踪,从而实现基于SIFT排序的视觉跟踪。该算法克服了不稳定的关键点对跟踪结果的影响,从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
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关键词
SIFT
特征排序
关键点
空域稳定因子
时域
稳定
因子
重要性权重
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职称材料
题名
基于SIFT排序的视觉跟踪算法
1
作者
孙超
许悦雷
查宇飞
黄宏图
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第3期253-257,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61203268)
航空科学基金项目(20115896022)
文摘
针对不稳定的关键点对以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)为目标特征的视觉跟踪算法的影响,提出基于SIFT排序的视觉跟踪算法。为实现SIFT排序,提出空域稳定因子和时域稳定因子,并由此构成重要性权重,以表征各个特征点的重要程度。在SIFT排序的基础上,各个关键点按照重要性权重的不同参与跟踪,从而实现基于SIFT排序的视觉跟踪。该算法克服了不稳定的关键点对跟踪结果的影响,从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
关键词
SIFT
特征排序
关键点
空域稳定因子
时域
稳定
因子
重要性权重
Keywords
Scale-invariant feature transform(SIFT) Feature ranking Key point Spatial stability factor Temporal stability factor Importance
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SIFT排序的视觉跟踪算法
孙超
许悦雷
查宇飞
黄宏图
《计算机应用与软件》
CSCD
2015
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