【摘 要】
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针对均值漂移算法理论的不足,提出了一种改进的均值漂移算法。首先利用卡尔曼滤波获得跟踪目标的初始位置。然后在均值漂移跟踪算法中自适应地调整核函数的带宽,利用均值漂移
【基金项目】
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浙江省教育厅科研项目(项目编号:Y201533283);浙江省教育厅课堂改革项目(项目编号:kg20160874)
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针对均值漂移算法理论的不足,提出了一种改进的均值漂移算法。首先利用卡尔曼滤波获得跟踪目标的初始位置。然后在均值漂移跟踪算法中自适应地调整核函数的带宽,利用均值漂移算法获得跟踪目标的位置。最后对加速行进的行人进行实时跟踪实验。实验结果表明:与传统的均值漂移算法相比,改进后的算法更准确地跟踪目标,跟踪目标的轨迹更加连续。此外它减少了迭代次数,使算法运行更快,提高了跟踪的实时性。
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