基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法

作者：张君昌; 牛步杨

来源：西北工业大学学报, 2012, (03): 457-460.

• Mean shift算法
• 目标跟踪
• 特征选取
• 模板更新 algorithms
• computational efficiency
• efficiency
• error analysis
• feature extraction
• targets
• tracking(position)
• Mean shift algorithm
• template updating

针对现有Mean shift跟踪算法在目标被遮挡、跟踪场景变化时,跟踪误差变大甚至丢失目标的问题,提出了一种基于有效特征筛选的Mean shift运动目标跟踪算法。首先通过对目标特征的优化筛选,改善了现有Mean shift算法因目标特征多而造成计算时间较长,在目标发生较大变化时跟踪精度降低的情况。更能有效地表征目标特征,减少跟踪误差,增强特征集对目标的描述能力。同时给出目标模板更新的方法,在目标发生明显变化时,能自适应地更新特征集,进一步提高跟踪精度。仿真结果表明:文中方法具有更好的跟踪精度,计算时间较小,对遮挡、场景变化有更好的鲁棒性。

• 出版日期2012
• 单位西北工业大学