窗口自適應(yīng)的目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。同時(shí)，目標(biāo)跟蹤又是一個(gè)復(fù)雜的問題，它涉及到計(jì)算機(jī)視覺研究的各個(gè)方面。近些年來，目標(biāo)跟蹤在視頻監(jiān)控、人機(jī)界面、基于目標(biāo)的視頻壓縮等眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。在眾多的跟蹤算法中，Mean-Shift算法以其理論嚴(yán)謹(jǐn)、實(shí)現(xiàn)簡單和跟蹤性能良好等優(yōu)點(diǎn)受到了廣泛的關(guān)注。
　　 本文的主要研究內(nèi)容就是基于Mean-Shift的目標(biāo)跟蹤算法。Mean-Shift跟蹤算法是一種基于

2、特征概率密度統(tǒng)計(jì)的建模方法，在跟蹤過程中，對(duì)跟蹤目標(biāo)建立相應(yīng)的目標(biāo)模型直方圖，根據(jù)Bhattacharyya系數(shù)的相似性，利用Mean-Shift算法在后續(xù)幀中迭代地搜索目標(biāo)模型的最佳候選區(qū)域。這使得Mean-Shift算法在跟蹤中具有良好的效果，如實(shí)時(shí)性好，對(duì)遮擋、目標(biāo)形變具有魯棒性等。但是在實(shí)際的應(yīng)用中，目標(biāo)的尺度大小往往是變化的，而傳統(tǒng)的Mean-Shift跟蹤算法都是窗口固定的，不能對(duì)尺度變化的目標(biāo)進(jìn)行有效的跟蹤。