基于簡化Sift與Mean-shift跟蹤算法研究的中期報告

基于簡化Sift與Mean-shift跟蹤算法研究的中期報告一、摘要本文主要介紹基于簡化Sift與Mean-shift跟蹤算法的研究，首先對Sift算法與Mean-shift算法進(jìn)行介紹，然后結(jié)合圖像跟蹤的需求，提出了一種簡化Sift算法，從減少計算時間、有效降低維度兩個方面進(jìn)行優(yōu)化，最后結(jié)合Mean-shift算法進(jìn)行跟蹤。實驗結(jié)果表明，該算法具有較好的跟蹤效果，并且在運(yùn)算速度方面也有了明顯提升。二、研究背景與意義圖像跟蹤技術(shù)是一項重要的計算機(jī)視覺應(yīng)用技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。目前，Sift算法與Mean-shift算法是兩種常用的圖像跟蹤方法。Sift算法具有很高的識別準(zhǔn)確度，但需要耗費(fèi)較長的計算時間。Mean-shift算法可以較快地完成跟蹤過程，并且對比Sift算法具有較低的計算負(fù)擔(dān)，但在樣本表達(dá)上有所不足。為了兼顧Sift算法與Mean-shift算法優(yōu)點(diǎn)，提出了一種簡化Sift算法，并結(jié)合Mean-shift算法進(jìn)行跟蹤。通過減少計算時間、有效降低維度，保持較高的識別準(zhǔn)確度，保證算法跟蹤效果的同時明顯提升運(yùn)算速度，滿足實際應(yīng)用需求，具有一定的理論與實際研究意義。三、研究內(nèi)容1.Sift算法介紹Sift算法是由Lowe在1999年發(fā)明的，具有良好的尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性等特性，被廣泛應(yīng)用于圖像識別、跟蹤等領(lǐng)域。該算法需要通過對圖像進(jìn)行多級不同尺度下的高斯差分計算、關(guān)鍵點(diǎn)提取、定向計算、局部區(qū)域描述等步驟進(jìn)行特征提取，并通過特征匹配實現(xiàn)跟蹤過程。2.Mean-shift算法介紹Mean-shift算法是一種基于質(zhì)心漂移的跟蹤算法，通過對樣本空間進(jìn)行密度估計，理論上可以實現(xiàn)對任意目標(biāo)物體的跟蹤。該算法需要先對目標(biāo)物體進(jìn)行顏色特征建模，然后通過迭代計算，以質(zhì)心漂移的方式尋找樣本空間中的極值點(diǎn)作為目標(biāo)物體的位置。3.簡化Sift算法優(yōu)化為了減少Sift算法計算時間、降低維度，提出了以下優(yōu)化措施：（1）將高斯尺度空間的高斯差分特征用局部平均值代替，減少計算量與存儲量。（2）采用改進(jìn)的直接平均替代梯度方向直方圖，有效降低維度。（3）采用改進(jìn)的L1-norm計算上下文向量與模板之間的距離，減少計算量。4.結(jié)合Mean-shift算法進(jìn)行跟蹤基于簡化Sift算法提取的特征，結(jié)合Mean-shift算法進(jìn)行跟蹤，具體流程如下：（1）選擇初始目標(biāo)位置，并構(gòu)建顏色模板。（2）利用簡化Sift算法提取目標(biāo)物體的區(qū)域描述符，并根據(jù)描述符計算出目標(biāo)物體的特征向量。（3）計算目標(biāo)物體特征向量與顏色模板之間的歐氏距離，尋找最相似的候選區(qū)域。（4）更新目標(biāo)物體的位置，并重新計算顏色模板，如此循環(huán)迭代，直至跟蹤結(jié)束。五、實驗與分析通過在不同數(shù)據(jù)集上的實驗驗證，結(jié)合Sift和Mean-shift算法的跟蹤系統(tǒng)具有良好的實際效果。與純Sift算法和純Mean-shift算法相比，該算法在識別準(zhǔn)確度方面取得了較好的效果，并且極大地提升了計算速度。但需要注意的是，由于簡化Sift算法采用了一些壓縮手段，可能會損失一定的識別準(zhǔn)確度，需要根據(jù)實際應(yīng)用需求進(jìn)行權(quán)衡。六、結(jié)論與展望基于Sift算法與Mean-shift算法的圖像跟蹤技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景。為了應(yīng)對大規(guī)模圖像識別和跟蹤的需求，本文提出了一種基于簡化Sift算法與Mean