电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2012年
16期
3954-3957
,共4页
SIFT%PCA%降维%车辆跟踪
SIFT%PCA%降維%車輛跟蹤
SIFT%PCA%강유%차량근종
针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在匹配时特征数量过多导致的耗时过长的问题,该文提出一种基于SIFT和主成分分析(PCA)相结合的SIFT特征降维的视频车辆跟踪算法.首先利用SIFT提取出车辆视频图像帧中的所有特征点及其特征向量,其次使用PCA算法对其维数约减并找出各自的具有代表性的特征参数,达到对特征点向量降维的目的,最后利用欧式距离找出不同车辆图像帧中相似的车辆.实验证明,该算法在保证原SIFT算法鲁棒性、稳定性的同时减少了计算量,增加了匹配效率,增强了实时性.
針對呎度不變特徵變換(SIFT)算法在匹配時特徵數量過多導緻的耗時過長的問題,該文提齣一種基于SIFT和主成分分析(PCA)相結閤的SIFT特徵降維的視頻車輛跟蹤算法.首先利用SIFT提取齣車輛視頻圖像幀中的所有特徵點及其特徵嚮量,其次使用PCA算法對其維數約減併找齣各自的具有代錶性的特徵參數,達到對特徵點嚮量降維的目的,最後利用歐式距離找齣不同車輛圖像幀中相似的車輛.實驗證明,該算法在保證原SIFT算法魯棒性、穩定性的同時減少瞭計算量,增加瞭匹配效率,增彊瞭實時性.
침대척도불변특정변환(SIFT)산법재필배시특정수량과다도치적모시과장적문제,해문제출일충기우SIFT화주성분분석(PCA)상결합적SIFT특정강유적시빈차량근종산법.수선이용SIFT제취출차량시빈도상정중적소유특정점급기특정향량,기차사용PCA산법대기유수약감병조출각자적구유대표성적특정삼수,체도대특정점향량강유적목적,최후이용구식거리조출불동차량도상정중상사적차량.실험증명,해산법재보증원SIFT산법로봉성、은정성적동시감소료계산량,증가료필배효솔,증강료실시성.
