【摘 要】
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针对多目标跟踪中,目标瞬间丢失、目标交错或重叠时目标跟踪失败等情况,提出了一种改进Camshift(continuously adaptive mean shift)算法和卡尔曼滤波组合的多目标跟踪方法.
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60675043);浙江省科技计划资助项目(2007C21051);杭州电子科技大学科研启动基金资助项目(KYS09150543).
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针对多目标跟踪中,目标瞬间丢失、目标交错或重叠时目标跟踪失败等情况,提出了一种改进Camshift(continuously adaptive mean shift)算法和卡尔曼滤波组合的多目标跟踪方法.在Camshift算法中,从目标的颜色直方图模型得到每帧图像的反向投影图,根据目标的大小自适应地调整搜索窗口尺寸,并迭代计算各目标窗口的质心位置.通过自适应地扩展搜索窗口,从而解决了因目标加速度而引起的目标瞬间丢失问题.采用卡尔曼滤波实现对运动目标的位置估计,以克服多目标运动引起的交错或重叠以及噪声干扰.实验结果表明,这种组合算法能有效地改善多目标跟踪的性能,实现目标连续跟踪.
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