基于帧差特征点的视频对象提取跟踪的研究

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为了降低对象跟踪算法中特征点匹配的复杂度和无用特征点的数量,提高对象提取的精度以及跟踪的速度,提出了一种新的基于帧差特征点和边界点的对象提取、跟踪算法。首先结合形状信息以及自动阀值技术来减少特征点的堆积并提高特征点的利用率,其次从一个新的角度利用帧差技术,不仅有效的将大量的无关特点从跟踪系统中剔除,同时使跟踪范围缩小到一个更加合理高效的区域内。为了让物体的跟踪过程更加精确,通过添加边缘特征点来提高跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该算法具有运算量小,精度高,可以处理对象遮挡跟踪问题并具有较强的跟踪鲁棒性的特点。
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