公开(公告)号：CN104036524A

公开(公告)日：2014-09-10

申请号：CN201410273189.1

申请日：2014-06-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 管凤旭 ,  刘晓龙 ,  廉德源 ,  赵拓 ,  杨长青 ,  姜倩

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，具体涉及一种改进SIFT算法的快速目标跟踪方法。本发明包括：采集装置获取动态视频；从动态视频中获取一张目标图像；提取目标图像的SIFT特征并保存到数据库中；目标的SIFT特征与动态视频中的每帧图像的SIFT特征进行匹配，检测到目标后，确定目标在图像中的位置；根据目标位置区域初始化Mean Shift模板；Mean Shift对动态视频中之后每一帧图像进行迭代跟踪；根据跟踪目标确定模板更新频率。本发明的方法为快速跟踪物体提供了一条非常有效的途径，可广泛应用于视频监控，运动分析等领域。与传统的SIFT跟踪方法相比，速度得到很大的提升，完全可以满足实时性。

公开(公告)号：CN104036523A

公开(公告)日：2014-09-10

申请号：CN201410273186.8

申请日：2014-06-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 管凤旭 ,  刘晓龙 ,  廉德源 ,  赵拓 ,  杨长青 ,  姜倩

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明属于目标跟踪领域，具体涉及一种基于SURF特征的改进Mean Shift的目标跟踪方法。本发明包括：获取动态视频；从动态视频中获取一张待跟踪目标图像；检测待跟踪目标图像的SURF特征，存入数据库中；数据库中待跟踪目标SURF特征与动态视频中的每帧图像的SURF特征进行匹配，当检测到待跟踪目标后，确定目标在图像中的位置；根据目标位置区域初始化Mean Shift模板；Mean Shift对动态视频中之后每一帧图像进行迭代跟踪直到初始模板再次更新；根据跟踪目标确定模板更新频率。本发明解决了Mean Shift跟踪方法目标模板不能更新的问题，以及核带宽无法改变的问题。