牟晓凯
- 作品数：3 被引量：28H指数：2
- 供职机构：宁夏大学物理电气信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合快速鲁棒性特征改进ORB的特征点匹配算法被引量：22
- 2016年
- 针对定向二进制简单描述符(ORB)算法不具备尺度不变性的问题,提出一种结合快速鲁棒性特征(SURF)算法和ORB的改进算法。首先,利用Hessian矩阵检测特征点的方法,使得提取出的特征点具有尺度不变性;然后,用ORB生成特征描述子;接着采用K-近邻算法进行粗匹配;最后,通过比率测试、对称测试、最小平方中值(LMed S)定理进行提纯。尺度变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点,比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点;旋转变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点;匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明,改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性,而且具备了尺度不变性,在不失速度的前提下,匹配精度得到较大提高。
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- 关键词：特征点匹配尺度不变性旋转不变性
- 改进的Meanshift运动目标跟踪算法被引量：5
- 2016年
- Meanshift算法在对快速运动的目标进行跟踪时容易丢失目标,并且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失败,跟踪的过程中跟踪框不能随着运动目标的大小变化而变化。提出一种基于Meanshift运动目标跟踪算法的改进算法。该算法基本思想是采用改进的三帧差分法对运动目标区域进行提取,求得跟踪框轮廓,同时用Meanshift算法对运动目标进行跟踪,获得目标最大概率区域,将该区域中心作为跟踪框的中心。跟踪过程中通过巴氏系数判断是否目标被遮挡,若被遮挡则调用Kalman滤波进行预测跟踪。实验结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪目标。
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- 关键词：三帧差分MEANSHIFT运动目标跟踪KALMAN滤波
- 遮挡情况下视频目标跟踪的研究
- 机器视觉在人类社会发展的应用越来越重要，而目标跟踪则是机器视觉的重要内容，尤其在生活、工业、军事等方面都有着重要的应用。目标跟踪技术核心是如何精确地检测目标前景并且稳定有效地跟踪。而在视频目标跟踪中，目标被遮挡的情况时常...
- 牟晓凯
- 关键词：视频目标鲁棒性机器视觉
- 文献传递
