【摘 要】
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针对复杂背景下采用一般CamShift算法跟踪目标容易失败,提出将SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征点匹配融入到CamShift算法.该算法利用SIFT特征对尺度和方向无关特
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61201096);常州市科技项目(CJ20110023,CM20123006)资助
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针对复杂背景下采用一般CamShift算法跟踪目标容易失败,提出将SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征点匹配融入到CamShift算法.该算法利用SIFT特征对尺度和方向无关特性实现连续图像序列的精准匹配,具有对尺度缩放、目标旋转以及亮度变化保持不变性的优点,不仅弥补了一般CamShift算法只以颜色为关键信息的不足,而且可将目标跟踪窗口形心和质心间的位移稳定在设定阈值内.最后通过对比性实验来验证该算法的有效性和稳定性.实验结果表明,该算法能够对复杂背景下的光
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