融合SURF特征的压缩追踪算法

摘要：

针对压缩追踪(Compressive Tracking,CT)算法在目标追踪中易受遮挡和扭曲变形干扰问题,结合该算法简单容易执行的追踪机制,提出一种融合SURF(Speeded-up robust features)和压缩特征的鲁棒性目标追踪算法.新算法有两方面的改进:一是在自适应更新目标外观模型的基础上,增加防止误更新外观模型机制,解决追踪过程中严重遮挡和扭曲变形问题;二是通过SURF特征点在前后两帧中的匹配关系,求解追踪目标尺寸变化,自适应调整目标模板大小.通过仿真实验表明:改进后的算法在公开的某些图像序列上的追踪效果良好,与CT算法及改进的CT算法相比正确性和鲁棒性上性能更优越.

关键词：压缩追踪算法、SURF算法、误更新机制、追踪模板

所属期刊栏目：29

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金资助项目1508085MF121;安徽高校自然科学研究项目KJ2016A056;安徽检测技术与节能装置省级实验室开放研究基金1506c085002;高校优秀中青年骨干人才国内外访学研修重点项目gxfxZD2016100

在线出版日期：2016-09-21（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：39-43