均值漂移目标跟踪的两级窗宽更新算法

摘要：

目标尺度发生较大变化时,固定窗宽的均值漂移(Mean shift)目标跟踪算法不能进行有效跟踪.为此,提出一种两级更新的自适应窗宽计算方法.采用Mean shift跟踪算法对目标中心进行初次定位,并确定窗宽的大小,设置感兴趣区域,结合已建立的背景模型,在感兴趣区域内利用背景减除技术二次确定目标的中心及窗宽大小,通过比较2次目标区域与目标模型之间的Bhattacharyya系数,选择系数较大的区域作为最终跟踪窗口.实验结果表明,该方法能够对尺度变化明显的运动目标自适应确定跟踪窗宽,并减小传统Mean shift跟踪方法背景目标颜色对目标特征提取的影响.

关键词：均值漂移、目标跟踪、自适应窗宽、感兴趣区域、背景减除、Bhattacharyya系数

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合基金资助项目60979002

在线出版日期：2012-08-28（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：158-161