基于多特征信息和直方图相交的改进Meanshift算法

摘要：

针对Mean-Shift算法仅利用颜色信息并以Bhattacharya系数为相似性度量导致算法准确率较低的问题,提出一种结合颜色和纹理信息并以直方图交集为相似性度量的跟踪算法。首先用局部二元模式算子提取纹理信息,再以对数比加权直方图取代传统直方图构建目标和候选目标模型,然后根据场景自适应地综合两类特征并通过Mean-Shift算法获得目标的初略位置,最后以直方图交集作为相似性度量并用Powell方法求其极值作为目标在当前帧中位置的估计。实验表明,该算法不仅能增强跟踪的准确性,而且对光照弱、目标与背景颜色近似等情况也有较好的鲁棒性。

关键词：目标跟踪、Mean-Shift算法、多特征融合、直方图交集、Powell方法

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：38-41,46