| 基于尺度不变特征变换的Mean-Shift目标跟踪 |
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| 引用本文： | 杨心力,杨恢先,曾金芳,于洪.基于尺度不变特征变换的Mean-Shift目标跟踪[J].计算机应用,2009,29(10). |
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| 作者姓名： | 杨心力 杨恢先 曾金芳 于洪 |
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| 作者单位： | 1. 湘潭大学,材料与光电物理学院,湖南,湘潭,411105
2. 琼州学院,物理系,海南,五指山,572200 |
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| 基金项目： | 海南省自然科学基金资助项目，海南省教育厅项目 |
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| 摘 要： | 均值漂移(Mean-Shift)目标跟踪算法由于具有快速模板匹配和无参数密度估计等特点,但也存在其固有的缺陷.为了提高该算法的鲁棒性,把目标分成多个区域,对每个区域利用Mean-Shift进行跟踪,迭代次数大于8的放弃迭代.然后利用尺度不变特征变换(SIFT)剔除那些匹配的关键点数目少的子区域.最后,利用匹配关键点数目多的区域得到目标的位置.实验结果表明该方法在目标受遮挡、尺度变化、旋转、环境场景等变化等具有很强的鲁棒性.
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| 关 键 词： | 目标区域划分 尺度不变特征变换 均值漂移 目标跟踪 |
Mean-Shift object tracking based on scale invariant feature transform |
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| YANG Xin-li,YANG Hui-xian,ZENG Jin-fang,YU Hong.Mean-Shift object tracking based on scale invariant feature transform[J].journal of Computer Applications,2009,29(10). |
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| Authors: | YANG Xin-li YANG Hui-xian ZENG Jin-fang YU Hong |
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