均值偏移算法在目標跟蹤中的研究與應用.pdf

1、計算機視覺是近幾年來發(fā)展十分迅速的研究科學，目前正廣泛地應用于軍用與民用等各個領域。而目標跟蹤作為計算機視覺的重要分支，融合了計算機科學、圖像處理、模式識別、目標檢測、人工智能以及自動控制等許多領域的前沿技術，在軍事偵查、機器人導航、安全檢測、交通管理、醫(yī)療診斷、氣象探測等許多方面有廣泛的應用。 本文所研究的均值偏移算法是當前目標跟蹤領域中最熱門的跟蹤算法之一，因為其實時性好、對遮擋與形變的魯棒性好等優(yōu)點受到了高度的關注和廣泛的

2、應用。然而均值偏移算法又具有諸多缺點，如無法自適應相鄰幀目標重疊小的情況、缺乏模板更新、核窗寬大小固定、缺乏粒子多樣性的跟蹤特性、抗復雜環(huán)境干擾能力差等。 本文將針對均值偏移算法的以上缺點分章節(jié)提出改進算法。在分析均值偏移算法相關理論的基礎上： （1）結合卡爾曼濾波器，克服相鄰幀目標面積重疊少的情況下目標丟失的問題； （2）采用了尺度自增減與形變預測兩種不同的算法使核窗寬大小隨目標形變自適應調(diào)整； （3）