将传统均值漂移算法进行改进，针对有遮挡，目标快速变化以及目标尺度变化等情况进行改进

均值漂移算法meanshiftTrack 一、实验内容 完成基于 MeanShift 的目标跟踪算法，红框标出目标区域实现实时追踪。 二、算法原理 1.在当前帧，计算候选目标的特征 2.计算候选目标与初始目标的相似度 3.计算权值 4.利用 MeanShift 算法，计算目标新位置 在这里插入图片描述 5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤 2 三、思路流程 截取跟踪目标矩阵rect； 求取跟踪目标的加权直方图hist1； 读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2； 计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。

文档为均值漂移算法的matlab代码，可以用于数据聚类分析