I detta dokument presenteras en innovativ SIFT-baserad metod för stel videoobjektigenkänning (nedan kallad RVO-SIFT). Precis som vad som händer i människans visionssystem, gör denna metod objektigenkänning och funktion uppdateringsprocessen organiskt förena tillsammans, med hjälp av både bana och funktionsmatchning, och därmed kan lära sig nya funktioner inte bara i utbildningsstadiet utan också i igenkänningsstadiet, som kan förbättra avsevärt fullständigheten av videoobjektets funktioner automatiskt och i sin tur ökar förhållandet av korrekt igenkänning drastiskt. De experimentella resultaten på verkliga videosekvenser visar dess överraskande robusthet och effektivitet.
Referens REF föreslår RVO-SIFT-metoden baserad på funktionsspårning för stel videoobjektigenkänning, som förenar objektigenkänningen och funktionen uppdateringsprocessen, vilket förbättrar fullständigheten av videoobjektets funktioner automatiskt.
An Innovative SIFT-Based Method for Rigid Video Object Recognition
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}