基于模糊背景加权的Mean Shift目标跟踪算法

• 作者: 丁召 杨发顺 龚红
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 背景加权 模糊集合 Mean Shift 尺度自适应 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 402-408
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.03.015

摘要

针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题,该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法.引入基于差分的模糊隶属函数,利用目标模型和背景模型的差分,更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度,提高了目标描述的准确性.同时利用背景信息对原始的尺度增减法进行改进,更好地适应了目标尺度变化.实验验证该算法在一定程度上解决了尺寸增减法的小尺度游荡和跟踪滞后问题,提高了Mean Shift算法在复杂背景干扰下的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁召	贵州大学大数据与信息工程学院	67	161	6.0	8.0
2	杨发顺	贵州大学大数据与信息工程学院	54	125	5.0	8.0
3	龚红	贵州大学大数据与信息工程学院	7	10	1.0	3.0