【摘 要】
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为解决Mean Shift算法无法对核函数带宽进行自适应更新的缺陷,提出目标质心的分布散度与多级正方形匹配结合的核函数带宽的更新算法。利用目标质心点的分布散度和增量试探法
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川大学计算机学院
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为解决Mean Shift算法无法对核函数带宽进行自适应更新的缺陷,提出目标质心的分布散度与多级正方形匹配结合的核函数带宽的更新算法。利用目标质心点的分布散度和增量试探法计算几个目标的可能变化尺度,采用多级正方形匹配计算各回字形区域间的Bhattacharyya距离预测目标的尺度变化趋势,对该趋势下的几个目标尺度进行Bhattacharyya距离对比,Bhattacharyya距离最大者为当前核函数的带宽,即目标的尺度。该策略减少了背景噪声的干扰以及每次计算目标收敛区域时的冗余像素的干扰。实验结果表明,该策略优于增量试探法和传统的核函数带宽不变化的方法,在时间代价上略低于增量试探法。
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