Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪算法

• 作者: 侯海啸 吴衡 张兴国 张虎龙 邹强 韩涛
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: Kalman滤波 Mean Shift算法 目标跟踪 模板更新
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: ?目标识别与跟踪?
• 页码范围: 56-62
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2014.06.010

摘要

目标跟踪中，目标的背景变化、形状改变、遮挡，往往会导致跟踪失败，而跟踪的实时性和准确性是必须考虑的问题。本文首先对Mean Shift算法进行了介绍，接着对Mean Shift算法进行了优化：修正Mean Shift算法迭代权值，修正后主要信息贡献更加突出，次要信息受到抑制，避免了开方的繁琐运算，降低了运算量。提出了目标模板更新算法，解决了背景变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。然后在水平位置和竖直位置建立Kalman滤波器，同时将优化Mean Shift算法与Kalman滤波融合，解决了目标完全遮挡后无法继续跟踪的问题。仿真实验表明，本文提出的目标跟踪算法在目标遮挡，目标形状改变，目标跟踪失败的情况下具有更高的跟踪精度，更高的实时性和鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯海啸		10	41	4.0	6.0
2	吴衡		18	82	5.0	8.0
3	张虎龙		19	70	4.0	7.0
4	韩涛		18	39	4.0	5.0
5	张兴国		20	51	4.0	6.0
6	邹强		12	36	4.0	5.0