【摘 要】
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在研究经典算法的基础上,提出了一种多技术融合的Mean-Shift目标跟踪算法,有效地解决了经典MeanShift跟踪算法存在的缺陷。通过Kalman算法预测估计目标的中心位置,通过分块颜
【基金项目】
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教育部科学技术研究重点资助项目(311024);江苏省“六大人才高峰”资助项目(2013DZXX023)
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在研究经典算法的基础上,提出了一种多技术融合的Mean-Shift目标跟踪算法,有效地解决了经典MeanShift跟踪算法存在的缺陷。通过Kalman算法预测估计目标的中心位置,通过分块颜色直方图提取目标区域的空间信息进行,同时采用背景加权和核加权相结合的方式抑制背景像素对目标的干扰。在多个视频数据上的试验结果表明,研究方法有效地克服了经典的Mean-Shift目标跟踪算法对遮挡、背景像素敏感的问题,在复杂环境的背景下对运动目标跟踪更加准确。
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