摘要：针对动态场景下,由于光照突变、目标旋转以及遮挡等因素容易导致运动目标跟踪丢失,本文提出融合SIFT特征和隐马尔科夫模型算法。将运动目标的SIFT特征作为隐马尔科夫模型训练样本,经训练得到特征最优化的模型参数;通过设定阈值,将模型输出较大计算概率特征样本的集合作为最终目标识别结果,不仅避免了SIFT算法遍历式处理图像像素点带来的大量计算,而且该样本集能够精确反应出目标区域位置信息,从而取代了SIFT算法图像间繁琐的匹配过程,提高目标跟踪的可靠性和稳定性。实验结果表明,目标平均识别率在90%以上,跟踪效果稳定、可靠,具有较好的实时性和鲁棒性。

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