基于卡尔曼滤波器组的Mean Shift模板更新算法

摘要：

针对Mean Shift算法缺乏必要的模板更新方法的缺陷,提出了一种基于卡尔曼滤波器组的Mean Shift模板更新算法.该算法首先将目标在特征空间中的特征值的概率作为模板信息;然后设计了一个滤波器组,其中每个滤波器用于估计特征子空间中一个子特征值概率的变化;最后将这些子特征值概率对应相乘就可以得到整个模板的更新值.由于滤波器的噪声参数是随着输入数据的变化随时动态确定的,因此,根据滤波器残差的变化就可以确定模板的更新策略.实验证明,该新算法不仅能够增强Mean Shift算法在目标姿态变化、光照变化下的跟踪效果,而且对阻挡时的鲁棒性也较好.

关键词：Mean Shift算法、卡尔曼滤波器、模板更新

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：460-465