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跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法
目标跟踪 Mean Shift 几何特征 跟踪窗自适应
2013/5/21
针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点，提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征，根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正，最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明，改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标，对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。
针对Mean-Shift算法稳定性差、无法适应目标遮挡的特点，提出了一种融合角点特征与颜色特征的目标跟踪算法。该算法利用Harris角点的特征不变性克服了Mean-Shift算法鲁棒性差的缺点，同时利用Mean-Shift算法中核概率密度估计特性克服了目标与背景角点难以区分的缺点。通过视频序列对该算法的跟踪稳定性与抗遮挡性能进行测试，结果表明，新算法的跟踪稳定性与抗遮挡能力优于基于单一角点或颜色特...