一种基于SIFT特征光流的运动目标跟踪算法

摘要：

针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法.首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误差准则对运动目标的特征点进行匹配,建立卡尔曼滤波器方程来计算特征点光流;最后,通过光流特征聚类实现运动目标的识别与跟踪.实验结果表明,算法对自然场景中的运动目标具有良好的跟踪特性,稳定性好,计算量小,易于实现.

关键词：运动目标跟踪、特征光流、尺度不变特征变换、卡尔曼滤波、光流特征聚类

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"八六三"高技术研究发展计划2011AA110501

在线出版日期：2015-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：305-309