【摘 要】
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利用行人头肩或者颜色特征,实现行人外层初定位;在初定位区域上,应用改进的尺度不变特征变换（SIFT）特征匹配实现对目标的精确定位.根据SIFT特征确定目标尺寸,解决行人尺度变化
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,计算智能与智能系统北京市重点实验室,数字社区教育部工程研究中心
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利用行人头肩或者颜色特征,实现行人外层初定位;在初定位区域上,应用改进的尺度不变特征变换（SIFT）特征匹配实现对目标的精确定位.根据SIFT特征确定目标尺寸,解决行人尺度变化问题;将SIFT特征模板库更新机制引入特征保留优先级,解决行人短暂遮挡和形变的问题.为解决传统Cam-Shift算法的椭圆核函数自适应问题,将SIFT特征尺度变化与Epanechnikov函数融合,构成自适应带宽核函数,克服背景对目标的干扰.外层粗定位结果限制了Harris算子的检测范围,提高了SIFT特征匹配的实时性.实验结果证明
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