基于Mean Shift目標跟蹤算法研究及其DSP實現(xiàn).pdf

1、視頻目標跟蹤是近年來計算機視覺領域研究的熱點和難點問題。視頻目標跟蹤現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應用于智能交通、視頻監(jiān)控、人機交互、軍事應用等眾多領域，因此研究一種實時性好、魯棒性強、準確度高的目標跟蹤算法非常重要。在眾多的目標跟蹤算法中，Mean Shift算法因為具有實現(xiàn)簡單、實時性好的優(yōu)點得到了國內(nèi)外的深入研究和高度的關注。
　　本文以 Mean Shift跟蹤算法為基礎，針對該算法在目標被嚴重遮擋以及目標尺度變化時無法準確跟蹤到目標的缺點

2、，提出了相應的改進算法。改進方面包括：(1)提出了Mean Shift和擴展卡爾曼濾波(EKF)相結(jié)合的抗遮擋目標跟蹤算法，通過EKF的預測功能使目標在短時間被嚴重遮擋時以及目標重新出現(xiàn)時仍然可以有效地跟蹤到目標。(2)提出一種以SIFT特征點提取為前提，基于仿射變換的目標尺度自適應的Mean Shift跟蹤算法。根據(jù)相鄰兩幀之間圖像特征點對求出仿射變換矩陣，由此得到窗口的位置平移和縮放比例變化，使目標窗口可以自適應的隨著目標大小的變化