基于小波分解过零检测和模型线性组合的目标跟踪方法

将S.V11man提出的对静止物体识别的模型线性组合方法用于目标跟踪，首次解决了单目视三维目标跟踪中的特征不变性、大面积遮挡和以任意点（一般为致命点，如飞机发动机）为瞄准点的定点跟踪等问题，并建立了一套实验系统，可望形成新一代图象跟踪器。为可靠寻找特征点，综合了Marr的Zero-Crossing、Cannay的一阶导数极大值、Witken的多尺度空间和小波变换的思想，提出了基于小波一阶导数极大值的边缘检测算法。通过引入相似性度量方法，提高了Barrow待人提出的Chamfer Matching方法用于特征点的可靠粗定位，再用差分链码和角特征精确定位特征点。给出了目标跟踪误差的理论分析方法。