Un método innovador basado en SIFT para el reconocimiento de objetos rígidos en video

Este artículo presenta un método innovador basado en SIFT para el reconocimiento de objetos rígidos en video (en adelante llamado RVO-SIFT). Al igual que lo que ocurre en el sistema visual del ser humano, este método hace que el proceso de reconocimiento de objetos y la actualización de características se unifiquen de manera orgánica, utilizando tanto la trayectoria como la coincidencia de características, y de este modo puede aprender nuevas características no solo en la etapa de entrenamiento, sino también en la etapa de reconocimiento, lo que puede mejorar enormemente la completitud de las características del objeto de video automáticamente y, a su vez, aumenta drásticamente la tasa de reconocimiento correcto. Los resultados experimentales en secuencias de video reales demuestran su sorprendente robustez y eficiencia.