基于視頻圖像特征點配準的目標跟蹤算法無法兼顧精確性、實時性和魯棒性,針對該問題,提出一種基于特征位置預測與鄰域一致性約束的視頻特征快速配準算法。以標注點與目標標記框為模板,通過ORB特征匹配與鄰域一致性檢驗,獲得幀間標注點集的對應關系,并計算點集間的尺度變換以確定當前目標框,利用多幀已知標注點位置信息與運動連續(xù)性進行多項式回歸預測,得到標注點集的位置。在此基礎上,對特征點進行局部搜索、提取和描述,根據(jù)鄰域一致性約束,利用鄰域內(nèi)的支持特征點集實現(xiàn)標注點的穩(wěn)健匹配。實驗結(jié)果表明,該算法可對多姿態(tài)目標特征點進行配準,與GMS、ORB、SIFT和SURF算法相比,該算法的實時性、準確性和魯棒性明顯提高。

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【文章目錄】：
0 概述
1 本文算法框架
2 基于多項式回歸的圖像特征位置預測
3 基于位置預測與鄰域一致性的特征配準
    3.1 配準搜索區(qū)域的劃定
    3.2 ORB圖像特征描述子生成與匹配
    3.3 基于支持特征點的圖像標注點識別
    3.4 特征模板點集更新
4 實驗結(jié)果與分析
    4.1 視頻序列的跨幀匹配對比
    4.2 視頻序列的連續(xù)跟蹤對比
5 結(jié)束語



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