【摘 要】
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面对运动目标速度过快以及背景环境的变化,Mean Shift算法跟踪性能会变差甚至丢失跟踪目标。针对该问题,提出一种改进的基于Mean Shift多特征融合算法。以运动矢量来预测目标
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川大学计算机学院
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面对运动目标速度过快以及背景环境的变化,Mean Shift算法跟踪性能会变差甚至丢失跟踪目标。针对该问题,提出一种改进的基于Mean Shift多特征融合算法。以运动矢量来预测目标在下一帧中的位置,锁定运动目标;采用颜色特征和边缘特征的动态融合方法,避免环境变化给Mean Shift跟踪算法带来的影响。以快速运动和复杂环境下的行人等为监控对象进行实验,实验结果表明,该算法有良好的鲁棒性。
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