【摘 要】
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建立运动目标之间的匹配是多摄像机视频监控的关键,而摄像机的视野(Field of View,FOV)分界线是实现目标一致性标记的有效工具.本文利用尺度不变特征变换(Scale-Invariant Fe
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广州510006
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建立运动目标之间的匹配是多摄像机视频监控的关键,而摄像机的视野(Field of View,FOV)分界线是实现目标一致性标记的有效工具.本文利用尺度不变特征变换(Scale-Invariant Features Transform,SIFT)算法及射影变换恢复摄像机FOV分界线,该方法不需要知道摄像机的标定信息:首先使用SIFT算法在有重叠区域的图像间自动生成匹配点,选择在空间共面的至少4对匹配点;然后根据匹配点计算图像间的单应矩阵;最后由图像边界点及图像间的单应矩阵计算摄像机的FOV分界线.实验表明,此方法对于摄像机FOV分界线的恢复具有准确性及鲁棒性.
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