多步预测融合Mean-Shift的运动目标跟踪算法研究

• 作者: 于晓明 李思颖
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: Mean-Shift算法 Bhattacharyya coefficient 多步预测 运动目标跟踪
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 1182-1187
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5031字
• 语种: 中文

摘要

对运动目标跟踪时,主流Mean-Shift(均值偏移)算法对环境的影响较为敏感.针对目标遮挡时准确跟踪这一问题,提出了多步预测融合Mean-Shift的优化运动目标跟踪算法.在目标跟踪的过程当中采取Bhattacharyya coefficient(巴氏系数)辨别目标是否出现了遮挡.当目标产生遮挡的情况,采取多步预测算法,根据目标前一帧的特征信息对下一帧中目标位置信息进行判断.当运动目标离开遮挡时,则继续采取Mean-Shift实施后续跟踪.通过对不同场景下的视频序列实行测试,其结果表明该算法可以对发生遮挡后的目标进行连续、稳健的跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于晓明	陕西科技大学电气与信息工程学院	32	173	7.0	12.0
2	李思颖	陕西科技大学电气与信息工程学院	2	5	1.0	2.0