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一种基于Mean shift和粒子滤波的综合目标跟踪算法

李军  张华  单梁  
【摘要】:目标自身的形变、复杂背景的干扰以及各类噪声、遮挡、光照等因素都会对目标跟踪产生影响。为了有针对性地提高复杂现实环境下跟踪算法的准确性、鲁棒性与实时性,结合Meanshift算法和粒子滤波器算法的优点,提出了基于Mean shift和粒子滤波器的综合算法。通过度量因子自适应切换Mean shift算法和粒子滤波算法,这样相对于Mean shift算法,增强了算法的鲁棒性,而相对于传统的粒子滤波器算法,增强了其实时性。

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