【摘 要】
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针对传统窗宽固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小变化这一问题,提出了一种基于目标相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。首先利用目标与背景的特征显著性,提高跟踪算法空间定位准确性;然后利用局部穷搜索的方法,计算目标模型与每一帧目标跟踪中心点附近一定区域的相似性;最后通过统计分析前后帧相似像素点数目变化,确定目标尺度变化情况,从而建立一种自适应更新带宽准则,提高算法对目标尺度
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目（61175029）,陕西省自然科学基金资助项目（2011JM8015）
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针对传统窗宽固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小变化这一问题,提出了一种基于目标相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。首先利用目标与背景的特征显著性,提高跟踪算法空间定位准确性;然后利用局部穷搜索的方法,计算目标模型与每一帧目标跟踪中心点附近一定区域的相似性;最后通过统计分析前后帧相似像素点数目变化,确定目标尺度变化情况,从而建立一种自适应更新带宽准则,提高算法对目标尺度变化的自适应性。实验结果表明,改进的算法可以有效地提高Mean-Shift跟踪算法空间和尺度定位准确性。
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