基于改进的Mean-Shift算法的人体跟踪

• 作者: 于德敏 王永强 许增朴 郑晓峰
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: Mean-Shift 扩展卡尔曼滤波 人体跟踪 Bhattacharyya系数
• 年，卷（期）: 2009,（31）
• 所属期刊栏目: 数采与监测
• 页码范围: 93-95
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对Mean-Shift算法在人体进行变加速随机运动和发生遮挡时容易跟踪失败的问题,提出了扩展卡尔曼滤波器和Mean-Shift结合的人体跟踪算法.利用扩展卡尔曼滤波器对人体运动参数进行估计,然后再利用Mean-Shift算法得到人体的位置跟踪.通过对当前窗口Bhattacharyya系数的计算来判断人体是否被遮挡,当人体被遮挡后,关闭扩展卡尔曼滤波器,对人体位置进行线性预测.试验表明,该算法较好地解决了人体在变加速随机运动以及被遮挡情况下的跟踪问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许增朴	天津科技大学机械工程学院	79	462	12.0	16.0
2	于德敏	天津科技大学机械工程学院	55	310	11.0	14.0
3	王永强	天津科技大学机械工程学院	70	417	12.0	16.0
4	郑晓峰	天津科技大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0