Mean-Shift跟踪算法中目标模型的自适应更新

• 作者: 刘志 周大可 彭宁嵩 杨杰
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 Mean-shift 自适应Kalman滤波 模型更新 Bhattacharyya系数
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 125-129
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 字数: 4019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2005.02.001

摘要

针对Mean-shift跟踪算法中的模型更新问题,提出利用目标历史模型和当前匹配位置处得到的观测模型,对目标核函数直方图进行Kalman滤波,从而对目标模型进行及时更新.在滤波过程中,通过分析滤波残差动态,调整滤波方程中的各种参数.Bhattacharyya系数被用作模型更新的准则.该系统能够有效地处理遮挡、光照变化等干扰,避免了模型的过更新.大量视频序列测试的结果表明,在场景遮挡、光照变化等因素的影响下,算法能够对目标外观以及尺度的变化进行稳健、实时和有效的跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	9	450	6.0	9.0
2	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
3	彭宁嵩	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	6	440	5.0	6.0
7	周大可	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	3	90	3.0	3.0