尺度自適應的擴展Mean shift跟蹤算法.pdf

1、隨著人工智能、數(shù)字圖像處理、模式識別等領域的突飛猛進的發(fā)展，智能視頻監(jiān)控日益成為一門應用廣泛的綜合性學科。其中目標跟蹤技術是一種識別目標，提取位置信息，自動跟蹤目標運動的技術，是該領域中一個具有重要研究意義的課題。
　　論文的主要內容如下：
　　1.本文為了準確的表述目標物體特征，引入了一種新型紋理特征表示法LBP8,1紋理，并將這種紋理和顏色特征結合起來，用直方圖的形式共同描述目標模型，使得目標表示更精確。實驗結果證明，該

2、方法能更明顯的反映出目標特性，而算法復雜度沒有提高太多。
　　2.基于傳統(tǒng)Meanshift跟蹤算法易受到遮擋、背景信息干擾等情況。本文采用一種擴展的Meanshift算法，它是將紋理和背景權重相結合，采用LBP8,1中五種特征來表示目標紋理，再引入背景加權因子，使得跟蹤精度提高明顯。通過試驗證明該種方法對于目標跟蹤有很好的效果。
　　3.同時為了改善跟蹤算法中尺度自適應，本文提出了通過相似度比較更新帶寬的新方法。分別計算當