论文部分内容阅读
针对传统Mean-shift算法仅利用颜色特征,当场景中含有目标颜色相近的物体时,易发生误跟踪,且在目标被遮挡的情况下,无法进行有效的跟踪,提出一种融合目标纹理特征的抗遮挡跟踪算法.同时实时更新模板,并通过Kalman滤波估计目标的状态,在目标被遮挡的情况下进行估计预测.提出一种遮挡因子作为目标遮挡的判据,严重遮挡时,采用目标状态的外推来预测目标的位置.实验结果表明,该算法具有更强的抗干扰性,即使在目标完全遮挡的情况下仍能正确跟踪目标.