Mean Shift目标跟踪的两级更新自适应窗宽算法

摘要：

目标尺度发生较大变化时，固定窗宽的Mean shift目标跟踪算法不能进行有效地跟踪。针对这一问题，提出了一种两级更新的自适应窗宽计算方法。首先采用Mean shift跟踪算法对目标中心进行初次定位，并确定窗宽的大小，然后设置感兴趣区域，结合已建立的背景模型，在感兴趣区域内利用背景减除技术二次确定目标的中心及窗宽大小，通过比较两次目标区域与目标模型之间的Bhattacharyya系数，选择系数较大的区域作为最终跟踪窗口。实验结果表明，该方法能够对尺度变化明显的运动目标自适应确定跟踪窗宽，并减小了传统Mean shift跟踪方法背景目标颜色对目标特征提取的影响。

关键词： Mean shift 自适应窗宽 目标跟踪 Bhattacharyya系数 计算方法

作者: 罗的国 韩萍

作者单位: 中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十五届中国(天津)2011’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议

会议地点: 天津

会议语种:中文

页码: 5-9

在线出版日期: 2011-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）