一种动态模板匹配的卡尔曼滤波跟踪方法-中国学术期刊网络出版总库

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一种动态模板匹配的卡尔曼滤波跟踪方法

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【英文篇名】	Object Tracking Algorithm Based on Combining Dynamics Template Matching and Kalman Filter
【下载频次】	★★★★★
【作者】	梁锡宁; 杨刚; 余学才; 王世阳; 朱良销; 苏柯; 陈涛;
【英文作者】	LIANG Xi-ning; YANG Gang; YU Xue-cai; WANG Shi-yang; ZHU Liang-xiao; SU Ke; CHEN Tao ( University of Electronic Science and Technology of China; Chengdu 610054; China );
【作者单位】	电子科技大学光学工程系;
【文献出处】	光电工程 , Opto-Electronic Engineering, 编辑部邮箱 2010年 10期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	动态模板更新; 卡尔曼滤波; 特征点提取; 尺度变化特征不变; 帧间差分;
【英文关键词】	dynamic template update; Kalman filter; extraction of feature filter; SIFT; inter-frame difference;
【摘要】	在视频跟踪系统中,运动目标检测是实现跟踪的前提和难点。为了能够有效地检测出目标,提出了一种基于动态模板匹配和卡尔曼滤波的目标跟踪算法。首先将前两帧图像差分检测运动目标区域,提取特征点;然后利用卡尔曼滤波在搜索区域中找到与目标模型最匹配的候选目标位置并与当前帧目标模板进行匹配;最后将特征点流失率作为限定阈值,采用模板更新策略动态更新模板。跟踪实验表明,该算法具有很好的匹配精度与实时性,对目标姿态变化、大小变化、遮挡问题等有很好的鲁棒性。
【英文摘要】	The moving object detection is a prerequisite and difficult point in the video tracking system to realize tracking. In order to detect moving object effectively, an object tracking algorithm is proposed based on combining dynamics template matching and Kalman filter. First, make the former two frames inter-difference to get the area of the moving object and extract the feature points. Then, find the best match with the object model candidate object location by Kalman filter in the search area and match it w...
【基金】	863基金资助项目(2010AAJ206)
【更新日期】	2010-12-16
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言运动目标跟踪系统的核心是对采样获得的视频图像序列进行分析,检测出目标在每帧的图像位置,从而确定目标运动的轨迹。但是,传感器得到的视频图像是从三维到二维的投影,存在一定的信息丢失。更为重要的是,在目标运动过程中,由于目标自身会在二维平面内发生位移、姿态变化、

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