计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (6): 236-238.
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侯云舒 张艳宁 赵荣椿
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HOU Yun-Shu ,ZHANG Yan-Ning, ZHAO Rong Chun （College of Computer Science, Northwestern Polyiechnical University, Xi＇an 710072）
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摘要： 本文以经典的L-K光流方程为出发点，提出了一种高效的基于SVD协方差加权的光流估计算法，并成功应用到柔性目标点跟踪中，有效地解决了传统L-K算法的孔径问题、深度不连续点的估计和长序列视频的漂移问题。基于标准测试序列的试验结果，证明该算法能有效地跟踪较长视频序列中具有2D和lD甚至基本没有纹理的具有退化结构的柔性目标点，同时结果还可以作为半稠密的点对应来解决SFM问题中的一个关键难题correspondence。
关键词: 视频跟踪 光流估计 协方差加权 SVD 人脸特征点跟踪
Abstract: A novel algorithm namely covariance weighted SVD based optical flow estimation is proposed in this paper, which achieves more robust and precise tracking result comparing to the traditional L-K tracker. Covariance weighted is used to transform the problem
Key words: Visual tracking, Optical flow estimation, Covariance weighted, SVD, Facial features tracking
侯云舒 张艳宁 赵荣椿. 一种基于SVD协方差加权技术的光流估计算法[J]. 计算机科学, 2006, 33(6): 236-238. https://doi.org/
HOU Yun-Shu ,ZHANG Yan-Ning, ZHAO Rong Chun （College of Computer Science, Northwestern Polyiechnical University, Xi＇an 710072）. [J]. Computer Science, 2006, 33(6): 236-238. https://doi.org/
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