10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.015
基于模糊背景加权的Mean Shift目标跟踪算法
针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题,该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法.引入基于差分的模糊隶属函数,利用目标模型和背景模型的差分,更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度,提高了目标描述的准确性.同时利用背景信息对原始的尺度增减法进行改进,更好地适应了目标尺度变化.实验验证该算法在一定程度上解决了尺寸增减法的小尺度游荡和跟踪滞后问题,提高了Mean Shift算法在复杂背景干扰下的鲁棒性.
背景加权、模糊集合、Mean Shift、尺度自适应、目标跟踪
48
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61564002,61361012,11564005
2019-06-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
402-408