基于SIFT特征的粒子群优化的视觉跟踪算法 (2012年)

时间:2024-06-03 14:02:09
【文件属性】:

文件名称:基于SIFT特征的粒子群优化的视觉跟踪算法 (2012年)

文件大小:1.35MB

文件格式:PDF

更新时间:2024-06-03 14:02:09

自然科学 论文

提出了一种基于SIFT(scale invariant feature transform)特征的表观模型更新的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)跟踪算法。与现有的跟踪方法不同,该算法将当前帧检测到的SIFT特征与最近更新的目标模板相匹配,估计目标的位置,然后把此位置信息融入到PSO的结果中以得到更加精确的位置估计,并把其作为新的目标模板,从而更加鲁棒地应对表观模型的更新问题。实验结果表明,提出的SIFT-PSO算法在目标发生大的运动变化和局部遮挡条件下仍然能够可


网友评论