基于简化Sift与Mean-shift跟踪算法研究的中期报告

基于简化Sift与Mean-shift跟踪算法研究的中期报告一、摘要本文主要介绍基于简化Sift与Mean-shift跟踪算法的研究，首先对Sift算法与Mean-shift算法进行介绍，然后结合图像跟踪的需求，提出了一种简化Sift算法，从减少计算时间、有效降低维度两个方面进行优化，最后结合Mean-shift算法进行跟踪。实验结果表明，该算法具有较好的跟踪效果，并且在运算速度方面也有了明显提升。二、研究背景与意义图像跟踪技术是一项重要的计算机视觉应用技术，具有广泛的应用前景。目前，Sift算法与Mean-shift算法是两种常用的图像跟踪方法。Sift算法具有很高的识别准确度，但需要耗费较长的计算时间。Mean-shift算法可以较快地完成跟踪过程，并且对比Sift算法具有较低的计算负担，但在样本表达上有所不足。为了兼顾Sift算法与Mean-shift算法优点，提出了一种简化Sift算法，并结合Mean-shift算法进行跟踪。通过减少计算时间、有效降低维度，保持较高的识别准确度，保证算法跟踪效果的同时明显提升运算速度，满足实际应用需求，具有一定的理论与实际研究意义。三、研究内容1.Sift算法介绍Sift算法是由Lowe在1999年发明的，具有良好的尺度不变性和旋转不变性等特性，被广泛应用于图像识别、跟踪等领域。该算法需要通过对图像进行多级不同尺度下的高斯差分计算、关键点提取、定向计算、局部区域描述等步骤进行特征提取，并通过特征匹配实现跟踪过程。2.Mean-shift算法介绍Mean-shift算法是一种基于质心漂移的跟踪算法，通过对样本空间进行密度估计，理论上可以实现对任意目标物体的跟踪。该算法需要先对目标物体进行颜色特征建模，然后通过迭代计算，以质心漂移的方式寻找样本空间中的极值点作为目标物体的位置。3.简化Sift算法优化为了减少Sift算法计算时间、降低维度，提出了以下优化措施：（1）将高斯尺度空间的高斯差分特征用局部平均值代替，减少计算量与存储量。（2）采用改进的直接平均替代梯度方向直方图，有效降低维度。（3）采用改进的L1-norm计算上下文向量与模板之间的距离，减少计算量。4.结合Mean-shift算法进行跟踪基于简化Sift算法提取的特征，结合Mean-shift算法进行跟踪，具体流程如下：（1）选择初始目标位置，并构建颜色模板。（2）利用简化Sift算法提取目标物体的区域描述符，并根据描述符计算出目标物体的特征向量。（3）计算目标物体特征向量与颜色模板之间的欧氏距离，寻找最相似的候选区域。（4）更新目标物体的位置，并重新计算颜色模板，如此循环迭代，直至跟踪结束。五、实验与分析通过在不同数据集上的实验验证，结合Sift和Mean-shift算法的跟踪系统具有良好的实际效果。与纯Sift算法和纯Mean-shift算法相比，该算法在识别准确度方面取得了较好的效果，并且极大地提升了计算速度。但需要注意的是，由于简化Sift算法采用了一些压缩手段，可能会损失一定的识别准确度，需要根据实际应用需求进行权衡。六、结论与展望基于Sift算法与Mean-shift算法的图像跟踪技术具有广泛的应用前景。为了应对大规模图像识别和跟踪的需求，本文提出了一种基于简化Sift算法与Mean