基于特征自动选择的Mean-Shift跟踪方法

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扩展传统的Mean-Shift跟踪算法,使其能够实现特征和量阶自动选择。引入比率-对数图及互信息方差实现特征的自动选取,同时提出一种新的量化方法,能够更显著地区分目标和背景。实验结果表明,该算法在多场景下具有较好的鲁棒性并能提高跟踪精度,可以适应光线变化、背景干扰、被部分遮挡或色彩质量较差的情况。
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