基于改进SIFT算法的粒子滤波目标跟踪 (2012年)

为解决传统尺度不变特征变换(SIFT)算法在光照变化和遮挡的情况下，不能快速准确跟踪目标的问题，提出一种采用粒子滤波和 SIFT建立目标模型的方法，利用粒子滤波预测目标在当前帧中可能的位置。计算目标可能存在的区域SIFT特征点，构建特征描述向量，进行目标匹配。根据目标模型和目标候选区域中SIFT特征点的匹配情况，在跟踪过程中更新特征描述向量，实现目标跟踪。实验结果证明，该算法可提高目标检测和跟踪的速度以及准确性。