本文選題：目標(biāo)檢測(cè) + 目標(biāo)跟蹤��； 參考：《宏觀經(jīng)濟(jì)管理》2017年S1期

【摘要】：計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究應(yīng)用非常遍及,研究的重中之重為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。目標(biāo)跟蹤中基于圖像處理的一項(xiàng)樞紐技術(shù)即為圖像特征提取和描述。當(dāng)前,現(xiàn)有的很多特征提取算法在精度穩(wěn)定性上欠缺,特別是在圖像的變更上。SIFT算法是當(dāng)前最穩(wěn)健的算法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,與其他算法相比較,說(shuō)明SIFT算法的優(yōu)勢(shì)及其在目標(biāo)跟蹤上的應(yīng)用潛力。
[Abstract]:The application of computer vision research is very widespread, the top priority of the research is moving target tracking. Image feature extraction and description is a pivotal technique based on image processing in target tracking. At present, many existing feature extraction algorithms lack accuracy stability, especially the SIFT algorithm is the most robust algorithm for image change. Compared with other algorithms, the advantages of SIFT algorithm and its application potential in target tracking are illustrated by the analysis of experimental results.
【作者單位】： 青島黃海學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 王化U，

本文編號(hào)：1954427