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传统的Mean Shift算法采用巴氏系数度量模型与候选模型之间的统计特征相似性,但是由于背景特征的影响,有时应用巴氏指标进行匹配得到最优解的位置并不一定是目标的实际位置,在跟踪过程中可能导致目标定位出现偏差。该文提出一种改进的巴氏系数相似度指标,指标由于引入了前景/背景置信值,能够有效抑制待匹配区域中背景特征的影响,突出目标特征的权重,与原始的巴氏指标相比,明显提高了目标匹配的准确性。基于改进的巴氏指标,对目标与背景区域双模型相似度系数进行综合分析,合理地判断干扰目标匹配的原因,从而采取相应的模型