基于Mean-Shift算法的目標(biāo)自動檢測與跟蹤.pdf

1、計算機(jī)視覺作為一門交叉學(xué)科，與圖像處理、物理學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別等學(xué)科都有緊密的聯(lián)系，而目標(biāo)跟蹤則是該領(lǐng)域重要的研究方向之一。Mean-Shift作為一種經(jīng)典的跟蹤算法，利用目標(biāo)的顏色信息作為特征進(jìn)行局部搜索，在實際中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。然而，該算法在出現(xiàn)遮擋或背景與目標(biāo)顏色相似或背景發(fā)生較大幅度變化的情況下，跟蹤性能將嚴(yán)重下降，并且該算法無法自動檢測跟蹤目標(biāo)，這些問題的存在勢必會影響其在實際中的應(yīng)用。
　　本研究主要內(nèi)容

2、包括：⑴針對Mean-Shift需要人工標(biāo)注跟蹤目標(biāo)的問題，提出了一種基于幀差的Mean-Shift自動檢測與跟蹤算法，采用幀差法自動確定跟蹤目標(biāo)，并在跟蹤過程利用幀差來對跟蹤結(jié)果進(jìn)行修正，克服了經(jīng)典Mean-Shift算法只利用顏色信息來進(jìn)行跟蹤從而極易受到干擾而導(dǎo)致跟蹤失敗的問題，實現(xiàn)了目標(biāo)的自動檢測與跟蹤，并通過實驗驗證了所提算法的有效性。⑵提出了一種基于壓縮的Mean-Shift自動檢測與跟蹤算法。該算法采用基于感知哈希的檢測算