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目标尺度自适应的Mean Shift跟踪算法  
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【英文篇名】 Target Scale Adaptive Mean Shift Tracking Algorithm
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【作者】 康一梅; 谢晚冬; 胡江; 黄琪;
【英文作者】 KANG Yi-mei1; XIE Wan-dong1; HU Jiang2; HUANG Qi1(1.Software School; Beihang University; Beijing 100037; China; 2.Beijing Institute of Computer Application; Beijing 100089; China);
【作者单位】 北京航空航天大学软件学院; 中国兵器工业计算机应用技术研究所;
【文献出处】 兵工学报 , Acta Armamentarii, 编辑部邮箱 2011年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人工智能; Mean Shift; 目标跟踪; 仿射变换; 尺度自适应;
【英文关键词】 artificial in telligence; mean shift; target tracking; affine structure; scale adaptation;
【摘要】 传统的Mean Shift跟踪算法由于固定了核函数的带宽,因而不能很好地对图像尺度不断变换的目标进行有效的跟踪。针对这一不足,提出了一种将尺度变换和Mean Shift跟踪相结合的目标跟踪方法。在每一帧中,先由Mean Shift得到目标位置,然后利用仿射变换原理计算得到相邻两帧之间目标的仿射变换矩阵,并利用该矩阵对目标位置和大小进行修正。实验表明改进算法有效的提高了Mean Shift算法在目标尺度变化时的跟踪稳定性,对目标的尺度变化具有适应性。
【英文摘要】 The traditional Mean-Shift tracking algorithm is not applied to track a size-changing target effectively due to the fixed band-width of its kernel function.For this reason,a new algorithm is proposed.In each frame,Mean Shift tracking algorithm is employed to get the target location,and then the affine structure between frames is calculated to re-correct the position and size of the target.Different experiments prove that the present method has better stability and robustness than the traditional algorithm.
【更新日期】 2011-03-25
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言运动目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要的研究课题,广泛应用于交通控制、人工智能、军事制导等各个方面。Mean Shift算法最早是作为一种无参密度估计算法于1975年由Fukunaga首先提出[1],直到1995年Cheng[2]将它引入机器视觉领域后才引起学者的重视。Comaniciu和Meer[3-5

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