【摘 要】
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提出了一种使用稠密SIFT特征进行目标跟踪的算法。该算法首先将表达目标的矩形区域分成相同大小的矩形块,计算每一个小块的SIFT特征,再对各个小块的稠密SIFT特征在中心位置进
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China（60973080 60673110）, the Program for NewCentury Excellent Talents in University from Chinese Ministry of Education（NCET-10-0151）, the Key P
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提出了一种使用稠密SIFT特征进行目标跟踪的算法。该算法首先将表达目标的矩形区域分成相同大小的矩形块,计算每一个小块的SIFT特征,再对各个小块的稠密SIFT特征在中心位置进行采样,建模目标的表达。然后度量两个图像区域的不相似性,先计算两个区域对应小块的Bhattacharyya距离,再对各距离加权求和作为两个区域间的距离。因为目标所在区域靠近边缘的部分可能受到背景像素的影响,而区域的内部则更一致,所以越靠近区域中心权函数的值越大。最后提出了能适应目标尺度变化的跟踪算法。实验表明,本算法具有良好的性能。
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