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提出一种基于尺度恒定特征转换(SIFT)的偏移均值向量(Mean Shift)算法,用于视频监控场景中的目标标定。SIFT特征可以实现不同帧图像之间的匹配,Mean Shift算法可以通过色彩直方图进行相邻帧图像的相似度搜索。用期望最大化(EM)机制来评价这两种度量方法之间的概率分布,由此获得相似区域的最大可能性估计。即使这两种机制中的一种不稳定,那么这种相互支撑的跟踪机制也能使跟踪性能保持不变。实验表明本文提出的SIFT-Mean Shift策略改善了经典Mean Shift和SIFT跟踪方法在复