【摘 要】
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提出一种新的FAST-Snake目标跟踪方法,利用改进的FAST角点特征匹配来估计目标轮廓在帧间的全局仿射变换,将投影轮廓点作为Snake模型的初始化轮廓.为提高跟踪实时性,在Snake能
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,大理学院数学与计算机学院
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提出一种新的FAST-Snake目标跟踪方法,利用改进的FAST角点特征匹配来估计目标轮廓在帧间的全局仿射变换,将投影轮廓点作为Snake模型的初始化轮廓.为提高跟踪实时性,在Snake能量模型中定义了先验约束能,并用限定搜索方向的贪婪算法(Greedy algorithm)实现局部轮廓优化.实验包括三维目标数据库及真实场景视频,验证了提出方法的均方误差(Mean square error,MSE)及收敛速度评估均优于对比算法,并具备对复杂运动及局部遮挡的适应能力.
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