基于颜色和LBP多特征的Mean Shift的跟踪算法

摘要：

Mean shift目标跟踪使用任一个单独特征都很难能对大幅度的光照、背景变化和车辆的大范围运动具有强鲁棒性.如单一的颜色特征对光照较为敏感,光照突变容易导致目标丢失.当背景颜色和目标颜色相近时也易造成目标丢失,因此利用目标的单一特征信息往往很难实现鲁棒的目标跟踪.所以本文提出基于颜色和LBP的多特征mean shift跟踪方法,使跟踪结果不再过分依赖某一特征,增强了对背景变化、目标大范围运动的鲁棒性.

关键词： 目标跟踪 mean shift算法 颜色直方图 强鲁棒性

作者: 李菊 余烨 曹明伟

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室,安徽合肥 230009;常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏常熟 215500 合肥工业大学计算机与信息学院VCC研究室,安徽合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第24届计算机技术与应用学术会议(CACIS-2013)

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 237-242

在线出版日期: 2013-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）