【摘 要】
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由于mean-shift算法良好的鲁棒性和实时性,它被广泛的应用到运动目标跟踪中.但该算法还存在不足的方面.首先是核带宽的选择问题,它对存在径向运动的目标跟踪的影响非常大.其
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南 长沙 410083
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由于mean-shift算法良好的鲁棒性和实时性,它被广泛的应用到运动目标跟踪中.但该算法还存在不足的方面.首先是核带宽的选择问题,它对存在径向运动的目标跟踪的影响非常大.其次,采用灰度分布匹配的方法忽略了目标的几何特征,容易在复杂背景下跟丢目标.采用Lindeberg所提出的选择最优核宽的理论并结合mean-shift过程能很好的适应径向运动的目标跟踪任务,并对其可行性作了证明.另外,分区域统计灰度分布可以将图像的几何信息加入特征向量,从而增加算法的鲁棒性.
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