一种自适应权值更新的Mean shift跟踪算法

摘要：

传统的Mean shift跟踪算法根据像素与模板中心的距离为像素设置权值,进而增强算法的鲁棒性。但是在跟踪非刚性或非对称目标的过程中,上述权值设置方法明显不合理。 本文提出了一种自适应权值更新的Mean shift跟踪算法,它为模板中的每个像素赋予一个卡尔曼滤波器,在目标跟踪过程中根据目标形态变化对像素权值进行修正,从而获得一个更柔性、更合理的模板。本文将该方法用于人体运动目标的跟踪,基于监控录像中的人体运动目标跟踪实验表明,与现有方法相比,该方法具有很好的鲁棒性及稳定性。

关键词： 目标跟踪 图像识别 权值更新 卡尔曼滤波

作者: 郭森 卢鑫 梁永生 柳伟

作者单位: 深圳信息职业技术学院,深圳 518029

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 144-148

在线出版日期: 2008-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）