基于光流法建立特征点的目标模型和随机采样模型,实现平稳的运动目标跟踪.通过考虑特征点在速度和方向上的一致性约束,学习目标的稳定特征,保持目标模型的稳定性,从而获得稳定的跟踪轨迹.对存在光照变化,目标形变,部分遮挡,高速运动,尺度缩放、旋转,图片噪音、模糊等因素影响下的视频进行仿真对比.结果表明,该算法面对局部非刚体目标和变速运动目标均能达到很好的鲁棒性和实时性.
模式识别 目标跟踪 Lucase-Kanade光流法 一致性约束 动态选择 随机采样