基于GMS与FPME的视频目标跟踪方法

摘要：

针对视频目标跟踪中因特征点误匹配造成跟踪性能下降的问题,在融合二进制特征描述算法(ORB)与网格统计的视频跟踪方法(GMS)框架下,提出一种基于GMS与特征点误匹配剔除(FPME)的视频目标跟踪方法.利用ORB算法确保在视频序列中特征点匹配的实时性,采用"粗-精"两阶段的剔除方法,即先利用K-means算法快速粗略地剔除误差较大的特征点匹配关系,提高正确匹配对所占的比例,再利用分裂法精确剔除偏离程度较大的匹配对,提高目标特征点之间的匹配成功率.实验结果表明,在视频序列的跨帧匹配与连续跟踪实验中,该方法相对于GMS、ASLA、HDT等当前主流算法在匹配精度、速度等评价指标上都能得到较好的结果.

关键词：视频目标跟踪;特征点;误匹配;K-means算法;分裂法

所属期刊栏目：47

分类号：TN919

资助基金：中国人民解放军总装备部装备预研基金61421070101162107002

在线出版日期：2021-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：226-231