一致性特征点匹配在目标跟踪中的应用

来源：电子测量技术杂志2015年第10期北京时间：

作者：李静宇，姚志军，田睿

摘要：为了解决运动目标快速跟踪过程的实时性与稳定跟踪问题，提出了一种新的基于局部特征点匹配的KPM(key points matching) 算法，对图像的局部多尺度特征提取与匹配进行研究。首先，应用SURF(speeded up robust features) 算法在跟踪窗口内提取特征点，生成并匹配特征矢量。然后，结合最近邻提纯法与一致提纯法剔除目标区域以外的特征点对，减少误匹配以提高跟踪精度。最后，生成目标仿射变换矩阵，更新目标运动参数。实验结果表明，本文所提出的KPM算法当目标发生大角度旋转和快速缩放，同时发生光照变化时，仍能够实现稳定的跟踪，且满足运动目标实时跟踪稳定可靠、精确度高、抗干扰能力强等指标要求。

关键词：一致性提纯;目标跟踪;特征点匹配