基于SIFT特征的粒子群优化的视觉跟踪算法 (2012年)

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文件名称：基于SIFT特征的粒子群优化的视觉跟踪算法 (2012年)
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更新时间：2021-05-14 20:15:29
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