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《2011年中国智能自动化学术会议论文集(第一分册)》2011年
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融合Kalman滤波的自适应带宽Mean Shift算法

傅荟璇  王宇超  孙枫  
【摘要】:针对Mean Shift算法在复杂背景中存在颜色干扰问题和核函数带宽固定的缺陷,提出一种融合Kalman滤波的自适应带宽Mean Shift跟踪算法。将Mean Shift算法得到的目标位置作为Kalman滤波的测量值,利用Kalman滤波预测出下一帧目标的位置,以预测值作为Mean Shift算法迭代运算的初始值,并以仿射变换来描述目标尺寸变化,利用连续两帧中匹配窗口的最大相关系数确定最优匹配窗口搜索目标。跟踪试验结果表明:算法在背景与目标颜色相近和目标尺寸变化等复杂情况下都能对目标进行准确跟踪,具有较强的抗干扰能力。
【作者单位】:哈尔滨工程大学 自动化学院
【基金】:国家自然科学基金资助项目(60704004) 中央高校基本科研专项项目(HEUCFR1009)
【分类号】:TP391.41
【正文快照】:
目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支。在视频监控、物体识别等应用领域中,往往需要在各种复杂的环境下对运动物体进行有效跟踪。跟踪系统不但要求能够实时适应目标因各种运动导致的外观变化,而且要求对场景中存在的复杂背景、目标尺寸变化等因素的影响不敏感。Mean Shift是

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