基于改进Mean Shift和SURF的目标跟踪

• 作者: 包旭 杜凯 田浩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 Mean Shift 快速鲁棒特征(SURF) 分块颜色直方图 Bhattacharyya系数
• 年，卷（期）: 2013,（21）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 133-137
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3996字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1302-0081

摘要

传统颜色直方图的Mean Shift（MS）算法只考虑了目标颜色的统计信息，不包含目标的空间信息，当目标颜色与背景颜色相近或目标对象发生光照变化时，容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题，提出了一种融合改进MS和SURF的跟踪算法。改进的MS算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸，确定对象的分块方法，根据各块的Bhattacharyya系数值，确定各块的权重系数，获得初步的跟踪结果；采用SURF特征匹配和校正的方法对其初步跟踪结果进行调整；采用线性加权的方法融合改进的MS和SURF跟踪结果，得出最终的跟踪结果。实验表明，提出的融合改进MS和SURF的跟踪算法，比传统的MS算法和固定分块的MS算法都具有更好的跟踪性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包旭	淮阴工学院交通工程学院	24	112	7.0	9.0
2	田浩	长安大学电子与控制工程学院	14	93	5.0	9.0
3	杜凯	长安大学电子与控制工程学院	27	141	8.0	11.0