2013年双视点立体系统中的鲁棒物体跟踪算法及其效果比较

该研究论文标题为《基于双视点立体系统的特征点匹配物体跟踪算法研究 (2013年)》，发表在《中原理工大学学报》上，专注于计算机视觉领域的物体跟踪技术。在双视点立体系统中，物体跟踪是一项关键任务，尤其是在运动物体的精确追踪和定位方面。论文提出了一种新的物体跟踪算法，其核心步骤包括： 1. 特征点检测：首先，算法对运动物体进行分析，提取关键的特征点。这一步骤利用了物体在立体摄像头系统中的不同视角，有助于提高特征点的稳定性和可靠性。 2. 特征点匹配：提取到的特征点需要进行匹配，以确定它们在连续帧之间的对应关系。通过比较两帧间的像素变化，算法寻找匹配特征点，并通过匹配策略确保精度。 3. 追踪路径构建：匹配的特征点被用来连接形成运动物体的追踪轨迹。这种方法旨在减小因物体运动引起的误差，并提供连续、稳定的追踪结果。 在实验部分，作者将这种新算法应用在分辨率为640×480和768×576的视频数据上，与传统的L-K光流法进行了对比。结果显示，新算法表现出更高的鲁棒性，能够更准确地检测运动物体并生成更为精确的运动轨迹，从而在复杂场景中展现出更好的性能。 这篇论文的主要贡献在于提供了一种基于特征点匹配的物体跟踪算法，它在双视点立体系统中具有显著的优势。这对于许多需要实时物体追踪的应用，如机器人导航、虚拟现实以及视频监控等领域具有重要的实际价值。通过与L-K光流法的比较，该方法证实了在处理运动物体时的优越性，进一步推动了计算机视觉技术的发展。