多特征聚类匹配的目标跟踪算法研究
为了提高基于特征匹配的目标跟踪的准确性,针对运动目标在复杂场景中的形变和遮挡对跟踪造成的背景干扰以及特征匹配出现多个错误特征描述的问题,提出采用三帧差分法和背景差分法设计出一个高效的混合模型运动前景检测模块解决背景干扰问题.结合特征点聚类的方法,提出二次聚类筛选特征匹配点以消除有歧义的特征描述防止错误匹配问题,能够提高复杂环境下的跟踪准确率.通过实验验证,改进后的方法能够更准确的检测到目标并进行跟踪,具有较好的实时性,稳定性和准确性.
目标跟踪 前景检测 特征点聚类 特征匹配
李宁 鲁统伟 汪利庆 张彦铎
武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430205;智能机器人湖北重点实验室,湖北武汉430205
国内会议
哈尔滨
中文
308-312
2017-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）