基于改进Mean Shift和SURF的目标跟踪 被引量：3

1

作者 包旭 杜凯 田浩 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第21期133-137,共5页

传统颜色直方图的Mean Shif(tMS)算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近或目标对象发生光照变化时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种融合改进MS和SURF的跟踪算法。改进的M... 传统颜色直方图的Mean Shif(tMS)算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近或目标对象发生光照变化时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种融合改进MS和SURF的跟踪算法。改进的MS算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象的分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数,获得初步的跟踪结果;采用SURF特征匹配和校正的方法对其初步跟踪结果进行调整;采用线性加权的方法融合改进的MS和SURF跟踪结果,得出最终的跟踪结果。实验表明,提出的融合改进MS和SURF的跟踪算法,比传统的MS算法和固定分块的MS算法都具有更好的跟踪性能。 展开更多

关键词 目标跟踪 mean shift 快速鲁棒特征(surf) 分块颜色直方图 BHATTACHARYYA系数

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基于Mean Shift算法视频跟踪研究 被引量：16

2

作者 杨辉 刘军 阮松 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第6期2062-2066,共5页

为改善Mean Shift算法的跟踪性能,分析了Mean Shift算法跟踪局限性,对Mean Shift算法流程进行了改进。Harris特征角点具有对光照、旋转、部分仿射变化以及噪声干扰具有很好的鲁棒性的特性可解决Mean Shift算法在背景过于复杂时的跟踪失... 为改善Mean Shift算法的跟踪性能,分析了Mean Shift算法跟踪局限性,对Mean Shift算法流程进行了改进。Harris特征角点具有对光照、旋转、部分仿射变化以及噪声干扰具有很好的鲁棒性的特性可解决Mean Shift算法在背景过于复杂时的跟踪失败问题。Surf算法则具有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,检测和匹配速度快等优点,能辅助Mean Shift算法在帧速过快情况下解决跟踪失败问题。提出了融合Harris角点和Surf算法的改进型Mean Shift算法。实验表明改进后的算法改善了Mean Shift算法在背景复杂以及帧速过快情况下的跟踪性能。 展开更多

关键词 mean shift算法 HARRIS角点 surf算法 特征融合 跟踪

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基于粒子滤波和Mean-shift的跟踪算法 被引量：15

3

作者 蒋旻 许勤 +1 位作者 尚涛 高伟义 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期21-22,25,共3页

粒子滤波作为一种基于贝叶斯估计的算法,在处理非线性运动目标跟踪问题上具有特殊的优势。基于此,提出一种基于粒子滤波和Mean-shift的混合跟踪算法(KMSEPF)。KMSEPF算法对一般的Mean-shift和粒子滤波混合算法进行改进。结果证明,KMSEP... 粒子滤波作为一种基于贝叶斯估计的算法,在处理非线性运动目标跟踪问题上具有特殊的优势。基于此,提出一种基于粒子滤波和Mean-shift的混合跟踪算法(KMSEPF)。KMSEPF算法对一般的Mean-shift和粒子滤波混合算法进行改进。结果证明,KMSEPF算法与混合算法MSEPF相比,在计算效率提高的同时,跟踪准确性和处理遮挡的能力没有下降。 展开更多

关键词 粒子滤波 mean—shift算法 目标跟踪

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基于灰色预测和Mean-Shift的抗遮挡跟踪算法 被引量：5

4

作者 王长有 刘皓 +2 位作者 张海强 胡敏 李湘伟 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第7期1323-1328,共6页

针对经典的Mean-Shift算法很难准确跟踪有遮挡的运动目标这一问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法。跟踪中利用Bhattacharyya系数判断跟踪目标是否出现了遮挡,若出现遮挡,则通过利用改进的GM(1,1)预测模型,根据历史目标位置信息对后... 针对经典的Mean-Shift算法很难准确跟踪有遮挡的运动目标这一问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法。跟踪中利用Bhattacharyya系数判断跟踪目标是否出现了遮挡,若出现遮挡,则通过利用改进的GM(1,1)预测模型,根据历史目标位置信息对后续帧中目标位置进行预测,若目标脱离遮挡,则继续使用Mean-Shift进行后续跟踪。通过对不同环境下的视频序列进行测试,其结果表明算法能够对发生遮挡后的目标进行持续、稳健的跟踪。 展开更多

关键词 mean—shift算法 灰色预测 BHATTACHARYYA系数 遮挡 目标跟踪

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基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计 被引量：4

5

作者 严飞 夏金锋 +2 位作者 马可 刘银萍 陈伟 《电子测量技术》 2020年第23期6-11,共6页

目标跟踪具有广泛的应用前景,但在实际应用中目标跟踪的实现面临实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况。针对此问题,提出了一种基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计。该系统设计基于FPGA平台,简化了Mean Shift算法的部分流程,首先对搜... 目标跟踪具有广泛的应用前景,但在实际应用中目标跟踪的实现面临实时性要求高、跟踪场景较复杂等情况。针对此问题,提出了一种基于Mean Shift算法的目标跟踪系统设计。该系统设计基于FPGA平台,简化了Mean Shift算法的部分流程,首先对搜索窗口内所有特征颜色进行统计,计算出指向特征点密集处的偏移均值,再以此更新搜索窗口,通过不断迭代运算,使窗口中心始终收敛于跟踪目标位置。实验结果表明,该系统逻辑结构更轻量化,且在1 920×1 080分辨率下跟踪速度在60 f/s,平均跟踪重叠率达到85%以上,实现了在较复杂背景下对某一物体进行实时跟踪显示。 展开更多

关键词 FPGA 目标跟踪 mean shift算法 图像处理 均值漂移

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基于预测的多特征融合Mean-Shift跟踪算法 被引量：2

6

作者 郭宇 郝晓燕 张兴忠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期171-173,205,共4页

视频监控在生活中的应用已经相当广泛,其中视频目标精确跟踪是计算机视觉中应用较广、难度较大的一部分。在实际视频场景中目标存在复杂的变化,如外形变化、部分遮挡、光照变化等,这对Mean-Shift跟踪算法产生了较大的影响。为了解决上... 视频监控在生活中的应用已经相当广泛,其中视频目标精确跟踪是计算机视觉中应用较广、难度较大的一部分。在实际视频场景中目标存在复杂的变化,如外形变化、部分遮挡、光照变化等,这对Mean-Shift跟踪算法产生了较大的影响。为了解决上述变化导致的跟踪不准确的问题,融合颜色和Gabor-LBP纹理特征进行Mean-Shift跟踪,并利用二次多项式预测运动目标的位置,以提高跟踪的准确度。 展开更多

关键词 mean-shift 特征融合 纹理特征 目标跟踪 二次多项式

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融合纹理特征的Mean-shift抗遮挡目标跟踪算法 被引量：1

7

作者 曹洁 付德强 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期88-91,共4页

针对传统Mean-shift算法仅利用颜色特征,当场景中含有目标颜色相近的物体时,易发生误跟踪,且在目标被遮挡的情况下,无法进行有效的跟踪,提出一种融合目标纹理特征的抗遮挡跟踪算法.同时实时更新模板,并通过Kalman滤波估计目标的状态,在... 针对传统Mean-shift算法仅利用颜色特征,当场景中含有目标颜色相近的物体时,易发生误跟踪,且在目标被遮挡的情况下,无法进行有效的跟踪,提出一种融合目标纹理特征的抗遮挡跟踪算法.同时实时更新模板,并通过Kalman滤波估计目标的状态,在目标被遮挡的情况下进行估计预测.提出一种遮挡因子作为目标遮挡的判据,严重遮挡时,采用目标状态的外推来预测目标的位置.实验结果表明,该算法具有更强的抗干扰性,即使在目标完全遮挡的情况下仍能正确跟踪目标. 展开更多

关键词 目标跟踪 mean-shift算法 纹理特征 遮挡因子

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基于Mean-shift跟踪算法的汽车运行物体目标监测分析 被引量：1

8

作者 李傲寒 《电子测量技术》 2019年第23期15-18,共4页

为了提高汽车对前方运动物体的识别能力,开展基于Mean-shift跟踪算法的汽车运行物体目标监测分析。进行双目标定时,将相机内参数代入MATLAB软件中来完成双目标定的过程,获得相机位置数据。完成标定之后,再校正图像。现场测试得到,计算... 为了提高汽车对前方运动物体的识别能力,开展基于Mean-shift跟踪算法的汽车运行物体目标监测分析。进行双目标定时,将相机内参数代入MATLAB软件中来完成双目标定的过程,获得相机位置数据。完成标定之后,再校正图像。现场测试得到,计算出目标点和汽车之间的位置测试距离和设定距离基本一致,最大误差不超过5%。当距离增大后,目标点更易在左右图像内完成特征点匹配,实现误差降低的目标,并在距离等于5m处达到最小的误差。采用所提算法可以精确跟踪运动目标,并且显示即使物体受到遮挡的情况下也可以完成跟踪的目标,表明算法是可靠的。 展开更多

关键词 mean-shift跟踪算法 运行物体 目标监测 误差

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基于FPGA的Mean Shift跟踪算法实现

9

作者 周丹 柴志雷 马骏 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第9期48-49,151,共3页

实际应用中对目标跟踪的实时性要求越来越高。针对这个问题,设计并实现一种基于FPGA的Mean Shift跟踪系统。针对FPGA硬件平台的浮点运算复杂度高的特点,对核函数和权重计算进行优化,使用定点运算替代浮点运算。在处理同样分辨率的视频/... 实际应用中对目标跟踪的实时性要求越来越高。针对这个问题,设计并实现一种基于FPGA的Mean Shift跟踪系统。针对FPGA硬件平台的浮点运算复杂度高的特点,对核函数和权重计算进行优化,使用定点运算替代浮点运算。在处理同样分辨率的视频/图像数据时,与通用CPU E7400相比,该系统可使得性能有很大的提升。采用此方法大大提高了Mean Shift跟踪算法的计算速度,满足实时性的要求。 展开更多

关键词 FPGA mean shift算法 目标跟踪 计算实时性

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基于多信息融合的Mean-Shift跟踪算法

10

作者 郭瑞峰 张文辉 +1 位作者 刘娜 彭战奎 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第11期151-154,共4页

针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目... 针对Mean-Shift跟踪算法存在的问题,提出一种以Mean-Shift跟踪器为框架,结合在线学习检测器以及Kalman滤波器的动态目标跟踪算法。利用Mean-Shift跟踪器跟踪目标物,引入在线学习检测器可以在跟踪器跟踪目标失败后,快速检测目标并更新目标模板,通过引入Kalman滤波器能够提高跟踪精度以及检测器的检测速度,最后将三者信息融合,实现对目标物长时间有效跟踪。实验结果中目标重叠度和每秒传输帧数分别在0.70和18帧/s以上,表明:所提算法具有跟踪精度高、实时性强等优点,能够有效解决光照变化,部分遮挡或全部遮挡等导致目标物跟踪丢失的问题。 展开更多

关键词 目标跟踪 mean-shift算法 在线学习 检测器 多信息融合

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基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法 被引量：5

11

作者 柳伟 罗以宁 孙南 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1015-1017,共3页

针对传统的Mean Shift算法在目标快速运动且背景区域变化较大时,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法。该算法引入混合直方图并对直方图重新量化,再通过减少背景像素在概率密度函数(PDF)中的权重来... 针对传统的Mean Shift算法在目标快速运动且背景区域变化较大时,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法。该算法引入混合直方图并对直方图重新量化,再通过减少背景像素在概率密度函数(PDF)中的权重来对背景进行优化,从而降低背景区域对跟踪的影响。实验结果表明,当目标快速运动,且背景区域变化较大时,该算法仍然能够实现对运动目标的准确跟踪。 展开更多

关键词 运动目标跟踪 mean shift算法 背景优化

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团块与Mean-Shift结合的局部遮挡目标跟踪 被引量：5

12

作者 戴庆成 冯晓毅 刘娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第18期183-185,共3页

传统的基于Mean-Shift的目标跟踪方法利用目标的全局特征进行跟踪,在局部遮挡情况下跟踪效果不佳。提出一种基于团块建模和Mean-Shift相结合的利用目标局部特征的运动目标跟踪方法,对目标进行团块建模,利用Mean-shift算法对各团块进行跟... 传统的基于Mean-Shift的目标跟踪方法利用目标的全局特征进行跟踪,在局部遮挡情况下跟踪效果不佳。提出一种基于团块建模和Mean-Shift相结合的利用目标局部特征的运动目标跟踪方法,对目标进行团块建模,利用Mean-shift算法对各团块进行跟踪,在此基础上确定目标新位置。该方法能够在目标发生局部遮挡时,自动选取未被遮挡的团块的跟踪结果来确定目标的位置。为了提高方法对背景干扰的鲁棒性,采用背景加权的Mean-Shift算法。实验结果表明:该方法在局部遮挡的情况下可较好地进行目标跟踪,跟踪效果优于报导的基于Mean-Shift的方法。 展开更多

关键词 目标跟踪 局部遮挡 团块 mean-shift算法

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基于Mean-Shift的复杂工业环境运动目标跟踪算法 被引量：2

13

作者 华聚良 黄河燕 王树梅 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期2600-2606,共7页

随着近年来计算机及成像技术的高速发展,视频运动目标检测和跟踪已成为计算机视觉领域的一个研究热点。由于运动目标与摄像头位置的相对变化、室内光照的变化及噪声的存在,以及周围环境中相似物体的干扰,传统的Mean-Shift跟踪算法的跟... 随着近年来计算机及成像技术的高速发展,视频运动目标检测和跟踪已成为计算机视觉领域的一个研究热点。由于运动目标与摄像头位置的相对变化、室内光照的变化及噪声的存在,以及周围环境中相似物体的干扰,传统的Mean-Shift跟踪算法的跟踪效率、准确性和抗干扰能力均无法满足该应用的需要。为了解决这一问题,在传统Mean-Shift跟踪算法基础之上,提出了颜色直方图更新算法、运动信息融合等改进方案,在Mean-Shift迭代搜索过程中加入了速度矢量加权机制,使目标与相似背景能够有效地被区分开来,提高了系统的抗干扰能力。仿真实验结果表明算法有效提高了跟踪的效率及准确性,能够满足复杂工业环境中运动目标跟踪的需要。 展开更多

关键词 目标跟踪 mean-shift算法 运动信息 直方图更新

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基于UKF的窗口自适应Mean-Shift算法 被引量：2

14

作者 杨帆 郑春红 杨刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期158-160,共3页

传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正... 传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪。为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正后的信息量计算窗口变化比例系数,对尺度任意变化的目标进行跟踪。实验结果证明,该算法能对尺度任意变换的目标进行有效跟踪。 展开更多

关键词 目标跟踪 无味卡尔曼滤波器 mean-shift算法 信息度量

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基于Mean Shift多特征融合跟踪的改进算法 被引量：1

15

作者 雷川 黄山 张洪斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第8期2143-2146,2210,共5页

面对运动目标速度过快以及背景环境的变化,Mean Shift算法跟踪性能会变差甚至丢失跟踪目标。针对该问题,提出一种改进的基于Mean Shift多特征融合算法。以运动矢量来预测目标在下一帧中的位置,锁定运动目标;采用颜色特征和边缘特征的动... 面对运动目标速度过快以及背景环境的变化,Mean Shift算法跟踪性能会变差甚至丢失跟踪目标。针对该问题,提出一种改进的基于Mean Shift多特征融合算法。以运动矢量来预测目标在下一帧中的位置,锁定运动目标;采用颜色特征和边缘特征的动态融合方法,避免环境变化给Mean Shift跟踪算法带来的影响。以快速运动和复杂环境下的行人等为监控对象进行实验,实验结果表明,该算法有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 mean shift 目标跟踪 运动矢量 特征融合 颜色特征 边缘特征

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基于混合高斯模型的Mean-Shift模板更新算法 被引量：1

16

作者 肖思兴 洪景新 谢小竹 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第3期234-236,271,共4页

针对基于Mean-Shift目标跟踪算法中遇到的不能对模板进行实时更新的问题,提出一个基于混合高斯背景建模的目标模板更新算法。该算法将目标视为背景,对目标中的每一个像素点利用三个高斯函数对它进行建模,利用每次Mean-Shift跟踪到的目... 针对基于Mean-Shift目标跟踪算法中遇到的不能对模板进行实时更新的问题,提出一个基于混合高斯背景建模的目标模板更新算法。该算法将目标视为背景,对目标中的每一个像素点利用三个高斯函数对它进行建模,利用每次Mean-Shift跟踪到的目标区域来对先前建立的混合高斯模型进行实时更新,将混合高斯模型得到的目标模板作为下一帧跟踪的目标模板。该算法较好地解决了基于Mean-Shift算法的模板更新问题,实验证明该算法是有效的。 展开更多

关键词 目标跟踪 模板更新 混合高斯模型 mean—shift算法

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一种自适应色彩融合的Mean-Shift跟踪算法 被引量：1

17

作者 王玉全 夏桂华 赵国良 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第9期2875-2877,2880,共4页

针对现有的Mean-Shift算法使用单纯的颜色特征不能适应光线及背景的变化,易受颜色相近物体干扰的问题,提出了自适应色彩融合方法来提高跟踪性能。对背景以极坐标的形式进行不等间隔采样,以融合后的目标直方图与背景直方图具有最小相似... 针对现有的Mean-Shift算法使用单纯的颜色特征不能适应光线及背景的变化,易受颜色相近物体干扰的问题,提出了自适应色彩融合方法来提高跟踪性能。对背景以极坐标的形式进行不等间隔采样,以融合后的目标直方图与背景直方图具有最小相似性为原则搜索色调与饱和度的最佳线性融合系数;考虑背景与目标的渐变,跟踪过程中在最佳融合系数的自适应调整邻域内调整融合系数;能够有效处理相似物体和颜色相近的大背景带来的干扰。视频序列跟踪结果表明,提出的方法能够实时、稳定地进行跟踪。 展开更多

关键词 目标跟踪 mean-shift跟踪算法 自适应色彩融合 不等间隔采样 计算机视觉

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基于特征自动选择的Mean-Shift跟踪方法

18

作者 王宪辉 尹东 张荣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第23期183-185,共3页

扩展传统的Mean-Shift跟踪算法,使其能够实现特征和量阶自动选择。引入比率-对数图及互信息方差实现特征的自动选取,同时提出一种新的量化方法,能够更显著地区分目标和背景。实验结果表明,该算法在多场景下具有较好的鲁棒性并能提高跟... 扩展传统的Mean-Shift跟踪算法,使其能够实现特征和量阶自动选择。引入比率-对数图及互信息方差实现特征的自动选取,同时提出一种新的量化方法,能够更显著地区分目标和背景。实验结果表明,该算法在多场景下具有较好的鲁棒性并能提高跟踪精度,可以适应光线变化、背景干扰、被部分遮挡或色彩质量较差的情况。 展开更多

关键词 目标跟踪 mean-shift算法 量化 特征选择

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基于Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪研究 被引量：2

19

作者 王皓蜀 《现代电子技术》 北大核心 2017年第13期73-76,共4页

传统Mean Shift算法在运动目标运动速度过快以及被遮挡的情况下,算法的跟踪效果较差。因此,提出基于改进Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪方法,分析Mean Shift算法进行网球运动视频目标跟踪的过程以及存在的弊端。采用最小二乘法对... 传统Mean Shift算法在运动目标运动速度过快以及被遮挡的情况下,算法的跟踪效果较差。因此,提出基于改进Mean Shift算法的网球运动视频目标跟踪方法,分析Mean Shift算法进行网球运动视频目标跟踪的过程以及存在的弊端。采用最小二乘法对Mean Shift算法进行改进,利用最小二乘法预测网球运动视频目标位置,在该位置上实施迭代跟踪,再用Mean Shift算法得到目标最终跟踪位置,解决目标运动速度过快以及遮挡问题的干扰,减小各帧检索时矢量同收敛点的距离,提高跟踪效率。实验结果说明,所提方法具有较高的跟踪效果和跟踪效率。 展开更多

关键词 mean shift算法 网球运动 视频目标 跟踪研究

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基于快速鲁棒特征的CamShift跟踪算法 被引量：8

20

作者 王晋疆 刘阳 吴明云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第2期499-502,共4页

为了解决CamShift算法由于对颜色敏感导致的跟踪效果变差或失效的问题,提出一种基于局部特征匹配的CamShift跟踪算法。采用快速鲁棒特征(SURF)方法在多通道图像的目标区域和搜索区域提取包含图像信息的局部特征点,并利用近似最近邻搜索... 为了解决CamShift算法由于对颜色敏感导致的跟踪效果变差或失效的问题,提出一种基于局部特征匹配的CamShift跟踪算法。采用快速鲁棒特征(SURF)方法在多通道图像的目标区域和搜索区域提取包含图像信息的局部特征点,并利用近似最近邻搜索对特征点进行匹配;使用提纯后的匹配结果得到特征点的位置、尺度及方向信息,对CamShift方法进行约束和更新,以提高跟踪精度和稳定性。实验结果表明,与经典CamShift算法和同类的改进算法相比,该算法能够较好地实现对复杂背景下旋转和放缩运动目标的实时跟踪。 展开更多

关键词 目标跟踪 快速鲁棒特征 特征匹配 均值漂移 尺度不变特征变换

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