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传统的mean-shift 跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动, 且常常因此造成定位不准. 鉴于此, 将尺度不变特征变换(SIFT) 特征检测融入到mean-shift 跟踪过程, 提出SIFT 特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比, 特征点主方向变化与目标旋转角度一致, 给出了基于SIFT 特征的自适应目标尺度、方向计算方法, 且利用带方向、可变带宽的椭圆核改进传统的mean-shift 跟...
鉴于尺度不变特征转换(SIFT) 匹配算法存在计算效率不高且容易出现误匹配的问题, 针对视觉同步定位与地图重建, 提出了一种基于先验信息的SIFT 匹配算法. 该算法首先根据机器人和特征点的相对距离变化来预测尺度空间的变化; 然后根据机器人和特征点的当前状态来预测特征点的图像位置; 最后在预测的图像位置进行SIFT 匹配. 实验结果表明该算法能显著提高SIFT 匹配的计算效率和准确性.

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