基于目标特征提取的改进型压缩跟踪算法

作     者：庄哲民 龚家铭 谢光成 袁野 ZHUANG Zhemin GONG Jiaming XIE Guangcheng YUAN Ye

作者机构：汕头大学电子工程系广东汕头515063 

出 版 物：《测试技术学报》 (Journal of Test and Measurement Technology)

年 卷 期：2017年第31卷第2期

页      面：93-99页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：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) 

主　　题：运动目标跟踪 特征提取 SIFT 压缩感知 

摘      要：本文在传统的尺度不变特征子(Scale Invariant Feature Transform,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.