【摘 要】
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针对Mean shift跟踪算法在目标发生穿越遮挡时的不足，提出了基于RBF神经网络的Mean Shift同标跟踪算法，根据已知的目标位置信息，利用RBF神经网络预测目标的可能位置作为搜索目标的起始点，在该点临域中利用Mean Shift迭代求取目标的真实质心。实验证明，该算法在目标发生穿越遮挡时能够有效的对目标进行跟踪，并且减少了Mean Shift迭代次数，提高了目标跟踪的稳定性。
【机 构】
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北京理工大学信息科学技术学院，北京 100081
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针对Mean shift跟踪算法在目标发生穿越遮挡时的不足，提出了基于RBF神经网络的Mean Shift同标跟踪算法，根据已知的目标位置信息，利用RBF神经网络预测目标的可能位置作为搜索目标的起始点，在该点临域中利用Mean Shift迭代求取目标的真实质心。实验证明，该算法在目标发生穿越遮挡时能够有效的对目标进行跟踪，并且减少了Mean Shift迭代次数，提高了目标跟踪的稳定性。
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