基于Meanshift的核窗宽自适应目标跟踪新算法

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针对传统均值漂移算法(Mean shift)中核函数直方图对目标特征描述较弱、跟踪过程中核函数带宽的保持不变的缺点,提出了一种新的核函数带宽可变的Mean shift跟踪算法。在特定的色彩空间中,统计落入各区间的像素个数,并对各区间像素的位置建立高斯分布模型,采用二阶空间直方图实现目标建模,强化目标特征描述提高了跟踪的鲁棒性;结合边缘检测与角点检测选取目标特征点估算目标仿射模型确定伸缩尺度,适应目标多自由度变化下的跟踪。实验结果证明,该算法比原有算法跟踪效果更加准确和可靠。
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