一种结合均值漂移的KCF目标跟踪算法

• 作者: 王博 王媛媛
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 目标跟踪 KCF滤波 均值漂移 尺度估计
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 19-23
• 页数: 5页
• 分类号: P234.1
• 字数: 2857字
• 语种: 中文

摘要

目标跟踪在机器视觉领域中发挥着巨大的作用,但是目标跟踪算法会受到目标尺度变化等因素的影响,导致算法的跟踪精度下降.针对KCF滤波算法对目标尺度变化不敏感,无法较好实现目标尺度估计的缺点,提出一种结合均值漂移的KCF目标跟踪算法.通过对KCF滤波算法的响应峰值进行判断,引入均值偏移算法对目标位置和尺度进行修正.实验结果表明,本算法在增强了算法目标尺度自适应能力的同时,能有效地融合均值漂移算法和KCF滤波算法的优点,在多种场景下的目标跟踪精度都得到了有效提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王博	南京航空航天大学航天学院	45	230	9.0	12.0
2	王媛媛		2	1	1.0	1.0