【摘 要】
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Meanshift是一种目标跟踪的有效算法。但是,当光照条件变化快或目标被遮挡的时候表现很差。与之相比,基于粒子滤波的目标跟踪有一个很好的表现,但是跟踪速度比Meanshift慢很
【机 构】
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武汉理工大学自动化学院,湖北工业大学
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究计划优秀中青年人才项目资助(Q20121409)
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Meanshift是一种目标跟踪的有效算法。但是,当光照条件变化快或目标被遮挡的时候表现很差。与之相比,基于粒子滤波的目标跟踪有一个很好的表现,但是跟踪速度比Meanshift慢很多。由于使用单个算法的限制,本文提出了一种基于Meanshift和粒子滤波相结合的新的算法。此种方法构建了反馈系统,Meanshift技术被用于初始跟踪,当Meanshift的跟踪结果不可信时,通过粒子滤波来提高跟踪效果。RGB颜色直方图用于表征图像的特征,Bhattacharyya系数来衡量目标模型与候选模型的相似度。通过对不
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