【摘 要】
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提出一种改进的均值偏移(mean shift,MS)目标跟踪算法,用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象,当遮挡未发生
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提出一种改进的均值偏移(mean shift,MS)目标跟踪算法,用于提高模板漂移和大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性。首先判断目标是否存在遮挡现象,当遮挡未发生时,采用原始MS算法跟踪目标,利用选择性分量更新策略对目标模板进行更新,减少模板漂移的影响;当遮挡发生后,利用非对称核函数模型对候选目标模型进行矫正,降低遮挡像素点对MS矢量和目标跟踪稳定性的影响。实验结果表明,改进的跟踪算法对非刚性和大面积遮挡目标都能进行稳定的跟踪。
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