一种改进的Mean-shift运动目标跟踪算法

• 作者: 杨艳 陈定坤
• 来源期刊: 半导体光电
• 学科: 工学
• 关键词: 均值漂移 运动跟踪 LBP纹理 卡曼滤波 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 光电技术应用
• 页码范围: 160-164
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对传统的Mean-shift运动目标跟踪算法中目标与背景颜色相近时,算法稳健性下降,且在高速运动目标跟踪应用中,如果目标下一位置超过Mean-shift适用的邻域范围时,算法失效的问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法.该算法融合了LBP(局部二值模式)纹理特征,建立色彩-纹理联合直方图用于搜索跟踪;同时该算法引入了卡尔曼滤波预测机制,提前对目标的位置进行预测,将搜索范围收敛到特定的区域内,以保证Mean-shift算法的有效性.实验结果表明该算法相对传统的Mean-shift跟踪算法,效果有明显改进.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨艳	武汉大学物理科学与技术学院	93	737	13.0	22.0
2	陈定坤	武汉大学物理科学与技术学院	1	19	1.0	1.0