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时间:2020-02-28
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1、2017年第31卷第2期测试技术学报Vol.31No.22017(总第122期)JOURNALOFTESTANDMEASUREMENTTECHNOLOGY(SumNo.122)文章编号:1671-7449(2017)02-0093-07基于目标特征提取的改进型压缩跟踪算法①庄哲民,龚家铭,谢光成,袁野(汕头大学电子工程系,广东汕头515063)摘要:本文在传统的尺度不变特征子(ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT)算法的基础上,提出了一种新的基于改进的SIFT压缩感知跟踪算法.该方法一方面通过改进压缩跟踪算法中分类器的更新策
2、略来提高算法的实时性;另一方面,通过改进SIFT向量邻域的选取方法来实现降低向量维度,从而减少计算复杂度.仿真实验表明,该方法不仅可以提高跟踪目标的实时性,而且能够在发生目标尺度变化、遮挡、漂移的情况下对运动目标进行准确跟踪.关键词:运动目标跟踪;特征提取;SIFT;压缩感知中图分类号:TN911.73文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1671-7449.2017.02.001TheImprovedCompressionTrackingAlgorithmBasedonVideoTargetFeatureExtractionZHUANGZhe
3、min,GONGJiaming,XIEGuangcheng,YUANYe(Dept.ofElectronicEngineering,ShantouUniversity,Shantou515063,China)Abstract:AnimprovedSIFTtargettrackingalgorithmbasedoncompressedsensingisproposedinthispaper.Thereal-timeperformanceisimprovedbyimprovingupdatingstrategyoftheclassifierinthecom-pr
4、essivetheory.Ontheotherhand,ThevectorneighborhoodofSIFThasbeenimprovedtodecreasethevectordimensionandthecomplexityofcalculation.Simulationsandexperimentsshowthatthismethodnotonlycanimprovethereal-timeperformanceoftrackingtarget,butalsocancarryonthetrackingofmovingtargetaccuratelyin
5、theeventofatargetscalevariation,occlusionshelter,drifting.Keywords:videotargettracking;featureextraction;SIFT;compressivesensing0引言在视频图像处理技术日益成熟以及相关应用领域日益广泛的背景下,视频跟踪技术已成为当前研究[1]与关注的热点.由于视频内容的复杂性、多变性以及场景的变化,实时跟踪某个运动的对象具有一定的难度,特别是当对象发生形变以及对象被严重遮挡时,实时跟踪将变得更为困难.目前常用的视频跟[2][3]踪方法主要有均值偏移
6、算法、卡尔曼滤波、粒子滤波、基于模板匹配以及尺度不变性特征子(Scale[4]InvariantFeatureTransform,SIFT)算法等.SIFT作为图像的一个局部特征算子,最早是DavidLowe在1999年提出的.由于SIFT算法具备对收稿日期:2016-12-20①基金项目:国家自然科学基金资助项目(61471228);广东省应用型科技研发专项项目(2015B020233018)作者简介:庄哲民(1965-),男,教授,博士,主要从事图像处理,无线传感网络方面研究94测试技术学报2017年第2期图像变换较强的适应能力,在图像匹配以及重建中都有
7、着很好的应用,但因为SIFT算法的复杂性,导致匹配过程中花费的时间较长.因此,本文提出了SIFT的改进算法,其核心一方面是在进行特征提取过程中改进SIFT的处理邻域,精简生成的SIFT算子的维度,从而减轻计算的复杂度;另一方面将压缩[5]感知技术用于视频数据的压缩,并改进压缩感知中分类器学习因子的更新策略,从而提高了整个算法的实时性.仿真实验结果表明,在处理运动目标发生尺度变化、旋转、遮挡等的情况下,基于目标特征提取的改进型压缩跟踪算法能够准确并且高效率地追踪运动目标,而且能够自适应应对光照改变引起的问题.1基于压缩感知的SIFT视频跟踪算法1.1改进的SI
8、FT视频跟踪算法标准SIFT算法利用目标的尺度不变性
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