结合稳健估计和Meanshift的视频目标跟踪算法

• 作者: 朱闻亚
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稳健估计 均值偏移 目标追踪 噪声 核概率密度函数 中位数 误差 视频
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 177-182
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2017.02.11

摘要

针对Meanshift目标跟踪算法对强噪声环境敏感的问题,提出了一种结合稳健估计和传统Meanshift的修正Meanshift算法.通过稳健估计修正传统Meanshift算法的核概率密度函数,提升Meanshift算法的鲁棒性.针对信噪比分别为60、30和0db的仿真数据,将传统Meanshift算法和修正Meanshift算法的跟踪轨迹准确性和精度进行对比.结果表明,修正Meanshift算法能够实现目标准确跟踪,且跟踪位置的相对误差在1%以下.对于实际运动目标视频数据,所提算法也可以实现实时跟踪定位,克服了传统Meanshift算法目标跟踪丢失的问题.