【摘 要】
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针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线
【机 构】
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西安建筑科技大学机电工程学院,西安理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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陕西省工业科技攻关项目(2015GY068)
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针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目标模板,通过引入Kalman滤波器能够提高跟踪精度以及检测器的检测速度,最后将三者信息融合,实现对目标物长时间有效跟踪。实验结果中目标重叠度和每秒传输帧数分别在0.70和18帧/s以上,表明：所提算法具有跟踪精度高、实时性强等优点,能够有效解决光照变化,
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