文献类型：期刊文章

作　　者：仝如强[1] 黄玉清[1] 田瑞娟[2]

机构地区：[1]西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010 [2]西南自动化研究所,四川绵阳621000

出　　处：《西南科技大学学报》

基　　金：国防基础研究项目(B3120110005)

年　　份：2011

卷　　号：26

期　　号：3

起止页码：63-67

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFT算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。

关 键 词：目标跟踪 特征点 Harris角点检测算  尺度不变特征变换(SIFT)算法  加速鲁棒性(SURF)算法  

分 类 号：TP391.41]