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针对经典Mean Shift跟踪算法在目标遮挡和复杂背景情况下易造成目标漂移甚至丢失的缺点,该文研究了基于分块与前景/背景信息的Mean Shift跟踪方法。首先根据实际目标尺寸对跟踪窗口进行分块,然后对每个子块独立进行Mean Shift跟踪,最后按照一定的准则融合每个子块的跟踪结果以确定整体目标的位置。并且,通过目标与背景直方图分析,抑制跟踪窗口中与背景颜色相似部分的权重。对不同视频序列测试的结果显示,本算法能够对发生遮挡的目标进行准确跟踪,并且能够满足实时跟踪的要求。