基于卡尔曼滤波和SIFT特征的运动目标跟踪

摘要：

基于图像处理技术的交通监控系统能实时反应道路状况和车流信息，系统使用和维护费用相对较低，可广泛应用于路况复杂区域和交叉道口的监控。本文提出了一种基于卡尔曼滤波的多特征匹配的运动目标跟踪。该方法首先基于高斯差分图像金字塔提取出目标的SIFT特征点，根据该特征点在图像中进行目标检测，获取目标中心，再根据目标在下一帧的卡尔曼位置设置预测区域，在该搜索区域内结合目标中心和SIFT特征选取最匹配的目标进行跟踪，同时以该位置作为观测值，对卡尔曼滤波参数进行优化。实验结果表明，该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分遮挡时能够稳定跟踪，并且具有较好的实时性和鲁棒性。

关键词：监控视频、SIFT特征、卡尔曼滤波、目标跟踪、颜色直方图

分类号：TP3;TN9

资助基金：南京工程学院校级科研基金项目资助QKJA2009006

在线出版日期：2014-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：32-34,37