基于Mean-Shift的遮挡情况下的目标跟踪

摘要：

　　针对经典的Mean-Shift 算法在目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题，提出了一种改进的Mean-Shift 跟踪算法。该方法通过计算Bhattacharyya 系数能准确的判断目标是否被遮挡，并引入Kalman滤波估计出运动目标在下一帧中最可能的出现位置，再利用Mean-Shift 跟踪算法在这个缩小的范围进行搜索和目标匹配，从而可用较小的运算量获得较为可靠的跟踪效果，并能有效的适应目标被遮挡的场景。实验结果证明了该算法的有效性。

关键词： Mean-Shift 卡尔曼滤波 Bhattacharyya系数 遮挡 目标跟踪

作者: 隆诗晨 贾英民

作者单位: 北京航空航天大学数学与系统科学学院,北京 100191

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届中国多智能体系统与控制会议(MASC”2012)

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 331-337

在线出版日期: 2012-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）