带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法
针对传统Mean-Shift目标跟踪算法在进行物体跟踪时核函数带宽不能实时更新的问题,提出了一种基于比较中心加权直方图与边缘加权直方图的巴氏相似度的带宽自适应算法.首先,手动选取需要跟踪的目标,计算目标模板的中心加权直方图与边缘加权直方图以及二者的巴氏相似度HistDist1;然后,在当前帧通过Mean-Shift迭代找到目标的中心,并计算出候选模板的边缘加权直方图以及目标模板中心加权直方图与候选模板边缘加权直方图的巴氏相似度HistDist2;最后,在设定范围内比较巴氏相似度HistDist1与HistDist2的大小,得到目标的尺寸变化情况.试验结果表明,该算法可以适应尺寸发生变化的目标跟踪,实现了核函数带宽的自适应.
带宽自适应、目标跟踪、Mean-Shift算法、巴氏相似度、核函数
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目11571041;湖北省自然科学基金资助项目2013CFA053
2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
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