本文關(guān)鍵詞：視頻中基于場景變化分類的在線SURF特征匹配

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【摘要】：視頻序列中,場景經(jīng)常會出現(xiàn)復雜變化,如尺度、旋轉(zhuǎn)、光照、遮擋等,對感興趣區(qū)域內(nèi)的局部特征檢測和匹配提出了挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的基于局部特征描述子的靜態(tài)匹配方法難以適應(yīng)和滿足要求.針對以上問題提出一種自適應(yīng)復雜場景變化的在線SURF特征匹配方法.用分類的理念對SURF特征進行匹配,并引入可在線學習的分類器;同時,對復雜場景進行分類,并對SURF特征在特定場景變化下的不變性進行研究,實現(xiàn)動態(tài)聚類;最后結(jié)合聚類的權(quán)重進行非均衡采樣的RANSAC,求解運動參數(shù),進行在線更新.實驗部分將算法應(yīng)用到視頻目標跟蹤中,結(jié)果證明該方法在復雜的場景變化下具有較好的魯棒性和準確性.
【作者單位】： 國家計算機網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會;哈爾濱工業(yè)大學電子與信息工程學院;
【關(guān)鍵詞】： SURF特征 場景變化 動態(tài)聚類 在線學習
【基金】：國家自然科學基金項目(61371180)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言局部特征[1]是指在圖像區(qū)域內(nèi)檢測到的局部具有不變性、可重現(xiàn)性和特異性的特征,能夠在一定程度上抵抗遮擋、尺度、旋轉(zhuǎn)等復雜變化,并提供對特征的定量描述.對于局部特征的研究主要包含3個方面:1)局部特征檢測,在圖像的感興趣區(qū)域內(nèi)對局部特征進行定位;2)局部特征描述,通，

本文編號：843722