基于BCH和HOG的Mean Shift跟踪算法

摘要：

为解决基于核的Mean Shift跟踪算法在颜色相近时,容易出现跟踪不准确或者跟踪丢失的问题,同时提高跟踪的可靠性与准确度,分析了近年来的目标跟踪情况,提出一种基于分块颜色直方图(BCH)和方向梯度直方图(HOG)的Mean Shift跟踪算法.其中BCH包含目标的空间信息,能够很好地应对形变;HOG能够很好地解决光照变化和阴影的影响.使用标准数据集进行测试,结果表明:所提算法可以达到高于80帧/s的跟踪速度,分别优于跟踪-学习-检测(TLD)和核相关滤波(KCF)算法1.7％和2.2％.

关键词：目标跟踪、分块颜色直方图、方向梯度直方图、Mean Shift

所属期刊栏目：37

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防科工局核能开发科研项目[2016]1295;四川省教育厅科技项目16ZB0141;校创新团队基金资助项目14tdtk01

在线出版日期：2018-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：138-141