角点匹配与均值漂移相结合实现目标跟踪

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提出一种改进的目标跟踪方法。将归一化系数的角点互匹配与Mean-shift相结合。当目标的一部分特征出现在背景中或目标与背景相似度较高时,Mean-shift算法的跟踪性能将会下降。针对这一问题,提出采用颜色特征和角点特征相融合,用归一化的角点互匹配算法,能有效降低误匹配率,提高匹配精度。在某些帧中,由于噪声、遮挡等干扰时,发生角点0匹配,这时采用Mean-shift算法作为临时替代跟踪器,并更新目标模版,以适应目标的旋转运动,当有角点恢复匹配时,重新进行角点匹配跟踪。
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