基于均值漂移和卡尔曼滤波的跟踪算法研究

• 作者: 吴佳家 李敏 许华虎 高珏
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Mean Shift 目标跟踪 智能监控
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 5-8,13
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3698字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.01.002

摘要

为了寻找一种可以实际运用到学校监控系统的目标跟踪算法，文中对基本Mean Shift算法进行描述，并阐述算法的实际意义。 Mean Shift虽然以其不需要参数、不需要穷尽搜索区域等特性可以较好地实现目标跟踪，但是同时其也有不足，让其在某些跟踪条件下达不到很好的效果。为了使Mean Shift目标跟踪算法满足实际应用需求，通过添加核函数和增加权重的方式对基础Mean Shift算法进行扩展，并在分析Mean Shift算法的不足之后，提出一种Mean Shift与Kalman滤波相结合的目标跟踪算法。通过学校的视频监控平台对提出算法进行验证，实验结果表明，该算法可以有效地对目标进行跟踪。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李敏	上海大学计算机工程与科学学院	46	185	8.0	11.0
2	许华虎		47	391	10.0	18.0
3	高珏	上海大学计算机中心	35	183	7.0	11.0
4	吴佳家	上海大学计算机工程与科学学院	2	10	1.0	2.0