论文研究-改进的抗遮挡MeanShift目标跟踪算法.pdf
传统MeanShift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征，直方图中往往会混入背景颜色信息，造成跟踪不准确；同时由于MeanShift算法具有局部最优性，当目标受到严重遮挡丢失后，不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题，在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征，减少背景颜色的干扰，提高MeanShift算法跟踪精度；当目标受到严重遮挡丢失后，通过一种尺度变化调整机制，在全局范围内搜索目标位置，提高MeanShift算法抗遮挡能力。实验显示，改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高，而且当目标受到严重遮挡丢失后，也能够对目标重新定位跟踪。
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