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本文在改进的尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)特征匹配算法的基础上,提出了一种基于特征集的多目标跟踪算法。通过设置目标特征留存优先级,更新特征集,保存近几帧的稳定特征,保证特征的稳定,提高了匹配准确度。试验结果表明该算法对目标由于旋转、形变导致的跟踪性能下降具有较好的容错性,也具有较好的鲁棒性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(6)
针对SIFT算子对于高斯模糊环境下的特征匹配困难,提出基于目标图像形变空间重采样的高斯模糊不变SIFT算子GISIFT(Gaussian Invariant SIFT)。首先构建清晰目标的高斯模糊模型,重采样模型参数重建目标图像完备形变空间;其次,引入降采样与爬山法,构建目标图像的降采样形变空间,在降采样空间中以大采样步长快速搜索当前峰值,对峰值邻域进行曲线拟合,快速找到最优匹配。实验结果表明,所提算法不仅对高斯模糊目标能较好匹配,同时较大提升了目标的特征匹配效率。 相似文献
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用于解决传统摄像机位置自动初始化的SIFT特征匹配方法计算量较大,比较复杂.在基于虚拟视觉伺服(VVS)跟踪算法基础上,应用尺度不变特征变换(SIFT)方法提取SIFT特征向量,采用基于KD树的最近邻搜索实现特征匹配,最后用线性位置算法计算出摄相机初始位置,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的效率. 相似文献
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为解决目标跟踪中运动目标存在较大尺度变化、旋转、快速运动或遮挡时跟踪效果欠佳的问题,提出了一种将尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配和Kalman滤波与Mean Shift结合的运动目标跟踪方法。首先,利用Kalman滤波估计目标运动状态,将其估计值作为Mean Shift跟踪的初始位置;然后,当候选目标模型和初始目标模型的相似性测度系数小于某一阈值时,启用SIFT特征匹配寻找目标可能位置,并在该位置处建立新的候选目标模型,同时进行相似性测度;最后,比较两者所得匹配系数,取其中较大者对应的位置作为目标的最终位置。实验结果表明,该算法的跟踪平均误差较单独将Kalman滤波或SIFT特征与Mean Shift结合的跟踪算法减小了约20%。 相似文献
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为了解决KCF目标跟踪中由于目标遮挡和目标尺度的变化造成跟踪目标丢失的问题,对核相关滤波器(KCF)目标跟踪的框架进行了研究,提出了一种基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法,引入了一种目标跟踪丢失后重新搜索定位目标的策略。利用尺度金字塔估计出目标的尺度,实现跟踪框自适应目标尺度大小,通过核相关滤波器(KCF)跟踪算法对目标进行跟踪。跟踪过程中对目标遮挡情况进行判断,当目标遮挡时,对当前帧跟踪框内的目标提取SIFT特征,生成模板特征。提取下一帧视频图像的SIFT特征并与模板特征进行匹配,框出与模板特征相匹配的目标,对目标继续进行跟踪。通过TB数据库标准视频序列和实际环境拍摄的视频序列进行测试。实验结果表明,跟踪框能适应目标的大小,在目标发生遮挡的情况下,能够重新找到目标并进行准确跟踪。 相似文献
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针对目标图像跟踪过程中提取待匹配图像较大的特征向量时,很难满足准确性和快速性要求,提出了结合卡尔曼滤波的SIFT目标跟踪算法。算法利用Kalman滤波器对动态目标在下一帧图像中可能出现的位置,在自适应窗口中识别动态目标。实验证明,该算法可以缩短了待匹配图像的SIFT特征点提取时间,提高了目标跟踪的效率。 相似文献
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基于SIFT特征匹配的CamShift运动目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂背景下采用一般CamShift算法跟踪目标容易失败,提出将SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点匹配融入到CamShift算法。该算法利用SIFT特征对尺度和方向无关特性实现连续图像序列的精准匹配,具有对尺度缩放、目标旋转以及亮度变化保持不变性的优点,不仅弥补了一般CamShift算法只以颜色为关键信息的不足,而且可将目标跟踪窗口形心和质心间的位移稳定在设定阈值内。最后通过对比性实验来验证该算法的有效性和稳定性。实验结果表明,该算法能够对复杂背景下的光照突变、缩放和旋转运动目标实现实时稳定跟踪。 相似文献
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针对目标跟踪问题中目标和场景动态变化的问题,提出了一种结合尺度不变特征变换(SIFT)和光流估计算法并改进模板更新策略的目标跟踪算法。SIFT特征是一种局部特征,具有尺度和旋转不变性。光流场反映的是一种全局特征,表示像素点强度的变化。SIFT特征点可以很好地满足光流估计的条件。实验结果表明这种改进后的目标跟踪算法能应用于部分遮挡的情况,并且相对于传统光流法具有更高的精确度。 相似文献
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Object tracking using SIFT features and mean shift 总被引:1,自引:0,他引:1
《Computer Vision and Image Understanding》2009,113(3):345-352
A scale invariant feature transform (SIFT) based mean shift algorithm is presented for object tracking in real scenarios. SIFT features are used to correspond the region of interests across frames. Meanwhile, mean shift is applied to conduct similarity search via color histograms. The probability distributions from these two measurements are evaluated in an expectation–maximization scheme so as to achieve maximum likelihood estimation of similar regions. This mutual support mechanism can lead to consistent tracking performance if one of the two measurements becomes unstable. Experimental work demonstrates that the proposed mean shift/SIFT strategy improves the tracking performance of the classical mean shift and SIFT tracking algorithms in complicated real scenarios. 相似文献
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提出一种利用隐马尔可夫模型建立目标特征匹配库来识别图像中局部遮挡目标的新方法。该方法首先通过SIFT算法提取目标SIFT特征,然后采用隐马尔可夫模型对目标所有的SIFT特征进行训练,得到目标SIFT特征对应的模型输出概率范围,将该概率范围作为目标特征匹配库。在对图像中的目标进行识别时,利用目标特征匹配库可以把目标特征从图像所有特征中识别出来,即使目标遮挡比例为60%时,该方法仍能识别出目标。实验结果表明,新方法可以精准地识别出图像中被遮挡目标,能够很好地解决遮挡情况下的目标识别问题。与现有局部遮挡目标识别算法相比,新方法所取得的目标识别率均有所提高。 相似文献
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根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法。该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方法得到对象边界,移除孤立点,确定对象特征点,在对象特征点中获取增强现实应用中需要的注册点。在关键帧匹配中,只要使用对象特征点进行对象匹配。实验结果表明,该算法具有运行速度快、匹配正确率高的特点,能满足增强现实视频应用的注册需求。 相似文献