基于光流法的特征点一致性约束实时目标跟踪算法：鲁棒与高效

本文档探讨了"基于特征点一致性约束的实时目标跟踪算法"，发表于2013年的《深圳大学学报理工版》第30卷第3期。作者朱安民和陈燕明来自深圳大学计算机与软件学院。该研究主要关注如何利用光流法来构建一个有效的目标模型和随机采样模型，以实现对运动目标的平稳跟踪。 核心思想是通过Lucas-Kanade光流法（一种基于像素运动估计的目标跟踪技术），结合特征点的速度和方向一致性约束。这种方法旨在捕捉目标的稳定特征，确保目标模型的稳定性，进而生成稳定的跟踪轨迹。在设计过程中，特别考虑了多种复杂环境因素的影响，如光照变化、目标形变、部分遮挡、高速运动、尺度缩放、旋转以及图像噪声和模糊等。这些因素在实际应用中常常会干扰目标跟踪的准确性。 通过仿真对比实验，研究人员展示了该算法在处理局部非刚体目标（例如柔性物体）和变速运动目标时表现出的优秀鲁棒性和实时性能。鲁棒性是指算法在面对各种干扰时仍能保持稳定跟踪的能力，而实时性则强调了算法在处理实时视频数据时的高效性。这项工作提供了一种有效的方法，有助于提高在复杂视觉环境中对动态目标的精确跟踪能力，这对于视频分析、计算机视觉以及机器人等领域具有重要意义。 关键词包括模式识别、目标跟踪、Lucas-Kanade光流法、一致性约束、动态选择以及随机采样，这些都是论文的核心技术要点和研究焦点。该研究的理论贡献和实践价值都体现在如何在实际应用中克服视觉追踪中的挑战，提升跟踪精度和效率。