结合自适应核函数的Mean-shift改进算法

发布时间：2017-08-07 08:09

  本文关键词：结合自适应核函数的Mean-shift改进算法

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【摘要】：为解决Mean-shift算法采用固定跟踪窗口造成的目标定位精度低的问题,结合视觉显著性检测和像素灰度相似度,提出一种采用自适应核函数的Mean-shift跟踪算法。该方法以灰度相似度加权的视觉显著性特征确定目标区域,并结合Epanechnikov核函数构建自适应核函数,使跟踪窗口自适应目标大小变化,降低目标尺度变化的影响,实现目标的有效跟踪。实验结果证明,该方法能够有效跟踪尺度变化目标,处理每帧图像耗时小于25ms,满足实时性需求。
【作者单位】： 中国人民解放军91245部队;
【关键词】： 自适应核函数 Mean-shift 视觉显著性
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言作为计算机视觉研究热点之一,目标跟踪技术在智能交通、智能机器人、激光通信、精确制导等领域有着广泛应用[1-3]。为实现对运动目标实时、有效跟踪,跟踪算法应耗时短并对目标姿态变化有较强的鲁棒性。目前常用跟踪算法主要有以粒子滤波为代表的基于滤波和数据关联的跟踪

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本文编号：633612