季皓宣烨，梁鹏鹏，柴玉梅，王黎明

（郑州大学信息工程学院，郑州 450001）

0 概述

平面物体跟踪算法在增强现实、监控、基于视觉的控制和重建等计算机视觉邻域有着广泛的应用。近年来，研究人员对平面物体跟踪算法的研究取得了较大进展，但现实中的遮挡、模糊、尺度变换等各类复杂场景，会影响跟踪器的跟踪性能［1］。因此，需要设计一个鲁棒的平面物体跟踪算法以适应现实中的复杂场景。

平面物体跟踪算法分为基于关键点［2-4］的平面物体跟踪算法和基于区域［5-7］的平面物体跟踪方法。基于区域的方法直接使用图像中像素点的外观，并通过优化目标物体与输入图像之间的相似度度量确定目标物体的位置，这类方法容易受到尺度变换、部分遮挡以及快速移动等扰动因子的干扰［8］。而基于关键点的方法可以视作图像之间检测到的关键点的匹配问题，通过将目标物体描述为一组关键点以及带有关键点标识的描述符集合，使得这类方法能够捕捉到关键点及其局部区域外观的变化，从而能够充分探索目标物体本身的结构信息，使基于关键点的方法能够使图像在受到旋转、光照以及视角变换等扰动因子下具备不变性［9］。此外，由于这类方法在跟踪过程中仅利用部分关键点匹配就能得到良好的跟踪结果，因此基于关键点的平面物体跟踪算法适合目标物体被部分遮挡的情况。相较于基于区域的方法，基于关键点的方法更能够适应复杂场景下的平面物体跟踪。……