基于改進(jìn)Mean-Shift算法的粒子濾波跟蹤的應(yīng)用研究.pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤是機(jī)器視覺研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是該領(lǐng)域的研究熱點。同時，視頻目標(biāo)跟蹤又是一個復(fù)雜的問題，涉及到機(jī)器視覺研究的各個方面。本文主要針對視頻中的運動物體的目標(biāo)檢測和跟蹤及其相關(guān)問題進(jìn)行了研究，旨在通過改進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法，即基于改進(jìn)Mean-Shift的粒子濾波跟蹤算法，完善目標(biāo)跟蹤時初始目標(biāo)的精確選擇以及提高目標(biāo)跟蹤軌跡的準(zhǔn)確率。本文的主要工作如下： 首先，分析和歸納了視頻目標(biāo)跟蹤的研究現(xiàn)狀與研究方法，介紹了運動目標(biāo)檢

2、測的常用算法，采用基于顏色背景和顏色梯度的混合高斯背景模型的方法來檢查運動目標(biāo)。 其次，對傳統(tǒng)Mean-Shift算法進(jìn)行了改進(jìn)，采用改進(jìn)后的Mean-Shift算法實現(xiàn)了對初始目標(biāo)的選擇，通過實驗結(jié)果驗證了改進(jìn)Mean-Shift算法的合理性。 再次，在分析粒子濾波理論的基礎(chǔ)上，確立了粒子濾波在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用流程。將Mean-Shift算法嵌入粒子濾波算法中，較好地克服了粒子濾波器的退化現(xiàn)象。通過較少的粒子維持樣