特征匹配与目标跟踪算法的研究

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5、觉是当前计算机科学中的一个非常重要的领域，它是人类感知信息系统的重要组成部分，有相当多的应用，人工智能就是其中之一。在人工智能中，计算机视觉技术被应有于模式识别、三维重建和目标跟踪等等。可以说，计算机视觉与基因工程同等重要，逐步成为未来科学发展的两个重要领域之一。给出一对图像，如何检测并匹配特征是计算机视觉技术的基础。例如，在一个动态环境里，智能决策系统需要检测和匹配图像来分析视觉系统提供的序列图像，根据分析的结果对系统发出指令去完成目标跟踪的任务，此是本文的主要工作。本文重点探讨图像特征匹配技术

6、，以及其在目标跟踪系统中的应用，主要包含两个部分：第一，基于当前流行的多约束条件的特征匹配方法，实现了特征匹配的过程，包括：特征检测、特征描述、特征匹配和匹配过滤。实验发现该方法存在参数阈值难以选取，优质匹配数目少的问题。基于此，本文提出了一种基于极线插入图像的特征匹配方法。基于极线几何原理，通过将极线插入图像的方式对原有方法进行了改进，实验结果有所提高。为了得到更优的匹配结果，本文进一步探索，提出了一种基于极线约束的SURF特征匹配方法。方法锁紧参数，用RANSAC算法可以获得质量高的基础矩阵。

7、该方法实现过程简单，不仅匹配准确度高且能够大大提高正确的特征匹配数，适用于处理不同类型的图像数据。第二，为了将本文的上述方法应用到计算机视觉中去，搭建了一种一致性特征匹配与跟踪的目标跟踪系统，其过程包括：特征匹配，特征跟踪，模型建立，目标模型学习与更新等，实现了优秀的跟踪效果。实验表明，此方法具有跟踪准确性、实时性、目标重拾性和尺度变化的功能。本文还研究了一种更有竞争力的方法，即：基于核相关滤波器的快速目标跟踪。该方法最大特点是跟踪的目标准确且速度快，但是不具备丢失重拾性和尺度变化的功能。关键词:

8、图像处理，特征检测，极线约束，特征匹配，目标跟踪IAbstractComputervisionisaveryimportantfieldincomputerscience,becauseitconsititutesanessentailpartofhuman-sensorysystemandhastramandousapplications.Artificialintelligenceisoneofsuchapplications,inwhichcomputervisionhasb