目标窗口尺寸自适应变化的Mean-Shift跟踪算法

摘要：

传统的窗宽尺寸固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小的变化.将多尺度空间理论与Kalman滤波器相结合,利用Kalman滤波器对尺寸变化的目标面积比例进行预测,用多尺度空间理论中的目标信息量度量方法求出前后相邻两帧的目标特征信息比,将其作为Kalman滤波器的观察值对目标面积比例进行修正,然后与Mean-Shift算法结合起来对目标进行跟踪.实验结果表明,改进的跟踪算法对尺度逐渐变大和变小的目标都能连续自动地选择合适大小的跟踪窗口.

关键词：Kalman滤波器、信息量度量、Mean-Shift算法、面积的变化比例

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60673190

在线出版日期：2010-01-25（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：3329-3331,3335