基于SURF特征点图匹配和运动生成模型的视频目标跟踪方法

摘要

一种计算机视觉技术领域的基于SURF特征点图匹配和运动生成模型的视频目标跟踪方法，包括以下步骤：使用局部特征点集描述目标物体；通过将新帧图像中检测得到的特征点集与目标特征点集进行图匹配得到目标局部特征点的运动信息；使用生成模型来刻画局部特征点的运动与目标整体的运动之间的关系；利用最大似然估计在局部特征点运动信息上计算出目标整体运动参数；利用在线最大期望方法更新目标特征点的混合概率系数；通过监视背景特征点是否进入目标区域内来判断。本发明能有效地适用于一般目标的实时跟踪，并且克服现有跟踪方法在光照变化、形态变化、背景纷杂和目标遮挡等情况下的失效。有效地跟踪视频目标，给出正确和实际有效的运动信息。

主权项

一种基于SURF特征点图匹配和运动生成模型的视频目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：①使用局部特征点集描述目标物体；②通过将新帧图像中检测得到的特征点集与目标特征点集进行图匹配得到目标局部特征点的运动信息；③使用生成模型来刻画局部特征点的运动与目标整体的运动之间的关系；④利用最大似然估计在局部特征点运动信息上计算出目标整体运动参数；⑤利用在线最大期望方法更新目标特征点的混合概率系数；⑥通过监视背景特征点是否进入目标区域内来判断。