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基于Kalman滤波和改进的Mean Shift算法的目标跟踪
被引量：
6
1
作者
杨海燕
李春光
刘国栋
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第6期693-697,共5页
Mean Shift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的Mean Shift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和...
Mean Shift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的Mean Shift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的Mean Shift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的Mean Shift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的Mean Shift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中Mean Shift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的Mean Shift算法或者Kalman和传统Mean shift的融合算法。
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关键词
Mean
SHIFT算法
KALMAN滤波
空间颜色特征
新相似性度量
目标跟踪
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题名
基于Kalman滤波和改进的Mean Shift算法的目标跟踪
被引量：
6
1
作者
杨海燕
李春光
刘国栋
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2013年第6期693-697,共5页
文摘
Mean Shift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的Mean Shift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的Mean Shift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的Mean Shift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的Mean Shift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中Mean Shift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的Mean Shift算法或者Kalman和传统Mean shift的融合算法。
关键词
Mean
SHIFT算法
KALMAN滤波
空间颜色特征
新相似性度量
目标跟踪
Keywords
Mean Shift algorithm, Kalman filter, spatial-color feature, new similarity measure, target tracking
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Kalman滤波和改进的Mean Shift算法的目标跟踪
杨海燕
李春光
刘国栋
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2013
6
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