针对复杂场景下目标因光照变化、部分遮挡以及相似颜色区域影响的稳定跟踪问题,提出一种改进粒子滤波与均值漂移(Mean Shift)特征融合的目标跟踪方法。样本粒子在多次更新迭代后,无限逼近目标的后验概率分布。采取自适应融合策略将颜色与轮廓特征相融合,在重采样之前将核函数进行加权调整。与经典Mean Shift算法和粒子滤波算法进行对比,实验结果表明,该方法在处理目标跟踪过程中受光照、遮挡与相似颜色等影响时,跟踪效果最佳。
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