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结合尺度不变特征变换和Kalman滤波的Mean Shift视频运动目标跟踪
朱志玲 阮秋琦
计算机应用
2013, 33 (11):
3179-3182.
为解决目标跟踪中运动目标存在较大尺度变化、旋转、快速运动或遮挡时跟踪效果欠佳的问题，提出了一种将尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配和Kalman滤波与Mean Shift结合的运动目标跟踪方法。首先，利用Kalman滤波估计目标运动状态，将其估计值作为Mean Shift跟踪的初始位置；然后，当候选目标模型和初始目标模型的相似性测度系数小于某一阈值时，启用SIFT特征匹配寻找目标可能位置，并在该位置处建立新的候选目标模型，同时进行相似性测度；最后，比较两者所得匹配系数，取其中较大者对应的位置作为目标的最终位置。实验结果表明，该算法的跟踪平均误差较单独将Kalman滤波或SIFT特征与Mean Shift结合的跟踪算法减小了约20%。
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