一种基于Mean Shift和Kalman预测的带宽自适应跟踪算法

• 作者: 张洪斌 王文江 黄山
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: Mean Shift 目标跟踪 卡尔曼预测 增量试探
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 87-92
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3999字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.05.014

摘要

Mean Shift算法是视觉监控领域广泛应用的经典目标跟踪方法,但对于速度过快或尺度变化大的目标的跟踪存在较大的缺陷.针对这一问题,提出了一种基于Mean Shift和Kalman方法预测的带宽自适应跟踪算法.该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的位置作为Mean Shift迭代初始位置,以高效锁定各类运动目标；同时采用增量试探法自动调节带宽以适应目标的尺度变化.通过对行人和车辆等不同监控对象的实验表明,该跟踪算法具有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄山	四川大学电气信息学院	73	756	16.0	25.0
5	张洪斌	四川大学计算机学院	15	193	8.0	13.0
6	王文江	四川大学电气信息学院	2	12	1.0	2.0