基于RBF神经网络的Mean Shift目标跟踪算法

【摘要】：针对Mean Shift跟踪算法在目标发生穿越遮挡时的不足,提出了基于RBF神经网络的Mean Shift目标跟踪算法,根据已知的目标位置信息,利用RBF神经网络预测目标的可能位置作为搜索目标的起始点,在该点临域中利用Mean Shift迭代求取目标的真实质心。实验证明,该算法在目标发生穿越遮挡时能够有效的对目标进行跟踪,并且减少了Mean Shift迭代次数,提高了目标跟踪的稳定性。

【作者单位】：北京理工大学信息科学技术学院
【分类号】：TP391.41;TP183

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