一种基于GMM和MeanShift的目标跟踪算法

• 作者: 赫春晓 陈超
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 均值漂移 高斯混合模型 空间位置
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2537字
• 语种: 中文

摘要

经典MeanShift算法仅使用了影像的颜色直方图信息表示目标特征,并不包含目标的空间位置、纹理特征等其它信息,因此当目标被遮挡或目标和背景颜色相似时,容易跟踪失败.针对此种情况,结合了颜色直方图与空间位置信息对经典算法进行改进.在获取目标和背景区域的样本数据后,利用高斯混合模型获取每个颜色单元的质心位置,并利用颜色直方图与空间信息计算得到新的候选区域中心位置,进而完成目标跟踪.实验表明,改进后的算法使用了目标区域颜色分布的空间信息,改善了传统MeanShift算法中丢失像素点空间信息的不足,在背景复杂时依然能够成功跟踪;避免了迭代计算,提高了跟踪效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈超		15	88	5.0	9.0
2	赫春晓		8	6	2.0	2.0