增强现实中的视频对象跟踪算法

摘要：

根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法.该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方法得到对象边界,移除孤立点,确定对象特征点,在对象特征点中获取增强现实应用中需要的注册点.在关键帧匹配中,只要使用对象特征点进行对象匹配.实验结果表明,该算法具有运行速度快、匹配正确率高的特点,能满足增强现实视频应用的注册需求.

关键词：增强现实、视频对象跟踪、尺度不变特征变换算子、K-means算法、轮廓检测

所属期刊栏目：36

分类号：TN911.73

资助基金：国家科技支撑计划基金资助项目2006BAK13B10;上海市重点学科建没基金资助项目J50103

在线出版日期：2010-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：229-231