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Mean Shift目标跟踪的两级更新自适应窗宽算法

罗的国  韩萍  
【摘要】:目标尺度发生较大变化时,固定窗宽的Mean shift目标跟踪算法不能进行有效地跟踪。针对这一问题,提出了一种两级更新的自适应窗宽计算方法。首先采用Mean shift跟踪算法对目标中心进行初次定位,并确定窗宽的大小,然后设置感兴趣区域,结合已建立的背景模型,在感兴趣区域内利用背景减除技术二次确定目标的中心及窗宽大小,通过比较两次目标区域与目标模型之间的Bhattacharyya系数,选择系数较大的区域作为最终跟踪窗口。实验结果表明,该方法能够对尺度变化明显的运动目标自适应确定跟踪窗宽,并减小了传统Mean shift跟踪方法背景目标颜色对目标特征提取的影响。

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