基于Mean Shift和自适应预测的非刚性目标跟踪算法

• 作者: 常发亮 徐建光 赵瑶 陈振学
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应预测 非刚性目标跟踪 Mean Shift 卡尔曼滤波器 粒子滤波器
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1821-1825
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.12.012

摘要

传统Mean Shift跟踪算法在目标发生机动或存在遮挡的情况下跟踪效果不理想.对此,结合目标的形状特征和颜色的可区分度对传统的颜色直方图进行改进,给出了将Mean Shift和卡尔曼滤波器或粒子滤波器相结合的目标运动自适应跟踪算法,并针对粒子滤波器计算量大的问题,给出了运用两种不同运动模式粒子进行有效预测的方法.结果表明,该算法可实现快速的非刚性目标跟踪,对目标的不规则运动和严重遮挡具有很好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常发亮	山东大学控制科学与工程学院	84	1550	21.0	36.0
2	陈振学	山东大学控制科学与工程学院	20	238	9.0	15.0
3	赵瑶	山东大学控制科学与工程学院	6	34	4.0	5.0
4	徐建光	山东大学控制科学与工程学院	9	81	5.0	9.0