融合角点特征与颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法

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针对Mean-Shift算法稳定性差、无法适应目标遮挡的特点,提出了一种融合角点特征与颜色特征的目标跟踪算法。该算法利用Harris角点的特征不变性克服了Mean-Shift算法鲁棒性差的缺点,同时利用Mean-Shift算法中核概率密度估计特性克服了目标与背景角点难以区分的缺点。通过视频序列对该算法的跟踪稳定性与抗遮挡性能进行测试,结果表明,新算法的跟踪稳定性与抗遮挡能力优于基于单一角点或颜色特征的Mean-Shift算法。
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