基于SIFT的压缩跟踪算法

摘要：

为了克服基于灰度特征信息的跟踪算法在复杂的环境下无法区分目标和背景的缺陷，提出基于SIFT的压缩跟踪算法。该算法采用改进的SIFT特征提取方式，结合压缩感知理论对特征进行有效的降维，以在线多实例学习算法训练分类器，实现在出现目标偏移、姿态变化和光暗变化等情况下对目标实时准确的跟踪。实验结果表明，该算法能够在复杂环境下实现目标的准确实时跟踪。

关键词：SIFT、压缩感知、目标跟踪、降维

分类号：TN911.7-34;TP311.1

资助基金：国家自然科学基金41271387；陕西省自然科学基础研究计划项目2011JM8014；陕西师范大学中央高校基本科研业务费项目GK201402040，GK201302029， GK201102006；陕西师范大学学习科学交叉学科培育计划资助，陕西师范大学实验技术研究项目SYJS201221，SYJS201329，SYJS201314；陕西师范大学校级重点教学改革研究项目884407；陕西师范大学首批信息化示范课程项目；教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题20110202120002；陕西省科学技术研究发展计划项目21012K06-36

在线出版日期：2014-08-23（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：62-64,67