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针对传统的Mean Shift跟踪算法不能适应目标尺度变化、遮挡的情况,以及易于陷入局部极值的问题,本文提出了一种增强型Mean Shift跟踪算法。该算法采用变化的核函数带宽进行跟踪,在目标未被遮挡的情况下更新目标模型,并且引入Kalman滤波器预测目标位置,有效的解决了上述问题。实验结果表明,本文提出的增强型Mean Shift跟踪算法具有较高的准确性和实时性。