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基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码
发布于2022-01-24 16:27 阅读(530) 评论(0) 点赞(0) 收藏(0)
1. 摘要 1
2. 应用背景与任务描述 1
2.1 应用背景 1
2.2 任务描述 1
3. 问题分析 1
4. 算法原理 2
4.1 目标检测与匹配 2
4.1.1 SIFT综述 2
4.1.2 尺度空间极值检测 2
4.1.3 关键点定位 4
4.1.4 获取关键点主方向 4
4.1.5 关键点描述 5
4.2 目标跟踪 6
4.2.1 KCF综述与总体实现流程图 6
4.2.2 岭回归 6
4.2.3 循环移位与循环矩阵 7
4.2.4 引入核函数提速 8
4.2.5 特征提取 9
4.2.6 快速检测 9
5. 程序流程 11
6. 程序使用说明 12
6.1 运行环境 12
6.2 运行指南 12
7. 实验过程与结果 13
7.1 运行结果 13
7.2 与OpenCV库对比 15
1. SIFT 15
2. KCF 17
8. 模型优点与缺点 20
8.1 优点 20
8.2 缺点 20
9. 展望与改进空间 20
10. 成员分工 21
1.摘要
本次编程实验我们从日常生活出发，运用计算机视觉算法解决实际问题。我们利用SIFT与KCF实现了运动目标的识别匹配与跟踪。该算法有着很广的应用，如无人机跟拍、导弹追踪目标、追踪人手实现人机交互等。我们的程序模拟了无人机跟拍的过程，此外，我们还开发了一款游戏，无须使用键盘和鼠标，利用摄像头追踪手的位置实现人在游戏中的操作。
2.应用背景与任务描述
2.1 应用背景
目标检测匹配与跟踪算法有着很广的应用，如无人机自动跟拍、导弹追踪目标、追踪人手实现人机交互等。
2.2 任务描述
给定目标（以一张图片的方式方程告诉程序），要求程序能够根据所给目标的图片实时跟踪该目标在一段视频中的位置。
实现一个简单的飞机扫射游戏，计算机通过内置摄像头跟踪玩家的手，玩家通过移动手部，可以实现对游戏中的飞机的操控。
本文来自: 毕业作品网站(www.biyezuopin.vip) 详细出处参考：http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=15306
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作者：newlw
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来源：python黑洞网
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