【摘 要】
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在尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)特征匹配算法的基础上,提出了一种基于累积特征的多目标的跟踪算法,通过对目标的SIFT特征进行实时更新来去除由
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在尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)特征匹配算法的基础上,提出了一种基于累积特征的多目标的跟踪算法,通过对目标的SIFT特征进行实时更新来去除由噪声(或形变)带来的"过时"特征信息,保证了特征的稳定,提高了匹配准确度.实验结果表明,本算法能够有效处理目标由于旋转、形变而导致跟踪性能下降甚至跟踪目标丢失的问题,同时对跟踪过程中多目标的关联,也具有较好的鲁棒性.
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