SIFT特征的目标跟踪算法研究

发布时间：2018-05-30 07:17

  本文选题：目标检测 + 目标跟踪　； 参考：《宏观经济管理》2017年S1期

【摘要】：计算机视觉研究应用非常遍及,研究的重中之重为运动目标跟踪。目标跟踪中基于图像处理的一项枢纽技术即为图像特征提取和描述。当前,现有的很多特征提取算法在精度稳定性上欠缺,特别是在图像的变更上。SIFT算法是当前最稳健的算法。通过实验结果分析,与其他算法相比较,说明SIFT算法的优势及其在目标跟踪上的应用潜力。
[Abstract]:The application of computer vision research is very widespread, the top priority of the research is moving target tracking. Image feature extraction and description is a pivotal technique based on image processing in target tracking. At present, many existing feature extraction algorithms lack accuracy stability, especially the SIFT algorithm is the most robust algorithm for image change. Compared with other algorithms, the advantages of SIFT algorithm and its application potential in target tracking are illustrated by the analysis of experimental results.
【作者单位】： 青岛黄海学院;
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1954427