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基于Mean-Shift的目标跟踪算法  
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【英文篇名】 An Algorithm of Object Tracking Based on Mean-Shift
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【作者】 王帅; 赵辉; 周临川;
【英文作者】 WANG Shuai; ZHAO Hui; ZhOU Lin-chuan (College of Information Science and Engineering; Shandong University; Jinan 250100; China);
【作者单位】 山东大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 电气电子教学学报 , Journal of Electrical & Electronic Education, 编辑部邮箱 2011年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 动态背景; 均值漂移; 核函数; 带宽;
【英文关键词】 dynamic background; mean-shift; kernel; bandwidth;
【摘要】 Mean-Shift算法自从提出以来得到较广泛的应用和发展,但是传统的MS算法对于在视频中大小变换的和移动速度非常快的目标,将不能进行准确的跟踪。为了解决这个问题,已有将卡尔曼预测和MS相融合进行预测跟踪的算法。但是当物体在视频中的尺寸变化的时候,由于不变的核带宽,会产生由背景产生的误差,同样导致跟踪的失败。为此,本文提出一种在卡尔曼预测和MS相结合的基础上,带宽自适应的跟踪,实验证明该算法有较好的效果。
【英文摘要】 Since Mean-Shift algorithm has proposed,it is developed and applied widely.But the traditional algorithm is out of use to the target whose speed is rapid and size is changing.To solve the first problem,the algorithm which combines Kalman prediction and MS is proposed.But when the size of object is changing,due to unchangeable of the bandwidth,the error of the background leads to failure to object tarcking too.To sovle the above two problems,this paper proposes a new algorithm based on Kalman prediction and ...
【更新日期】 2011-04-18
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言随着信息技术的发展,智能化监控技术越来越多的应用于生产和生活等各个领域。近几年来,人们更加关注基于目标的智能视频监控技术,即在初始化中给定一个目标模型,在以后的视频图像中,会根据初始化的模型达到自动跟踪目标的结果。目前,静态背景下的目标跟踪已经得到了较多的

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