【摘 要】
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为解决低对比度、低信噪比、目标旋转、缩放等非理想状态给跟踪算法的研究带来的诸多困难，本文提出灰度图像多特征融合目标跟踪算法，保证在满足工程实践需要的条件下，能够对目标
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61172111)~~
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为解决低对比度、低信噪比、目标旋转、缩放等非理想状态给跟踪算法的研究带来的诸多困难，本文提出灰度图像多特征融合目标跟踪算法，保证在满足工程实践需要的条件下，能够对目标进行稳定的跟踪。算法首先对灰度图像利用Sobel 算子求出梯度特征，将 X、Y双方向的梯度特征与灰度特征相融合得到新特征，新特征在核密度函数下对低对比度，目标轮廓形状变化较大的情况有较高的适应性和稳定性，再利用背景建模的方法对提取的运动目标区域进行加权，降低非跟踪目标的权值，最后对融合后的加权特征目标利用改进 MeanShift 算法进行跟踪
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