基于Mean Shift的視頻跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤是視頻分析的關(guān)鍵內(nèi)容，也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的一個(gè)重要方向，它是智能監(jiān)控、人機(jī)交互、航空航天、國(guó)防工業(yè)等應(yīng)用的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)內(nèi)容之一。本文在基于DirectShow的開(kāi)發(fā)環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)了具有檢測(cè)與跟蹤功能的視頻系統(tǒng)，并主要針對(duì)Mean Shift跟蹤算法進(jìn)行了研究。 在視覺(jué)跟蹤領(lǐng)域中，Mean Shift算法是一種優(yōu)秀的跟蹤方法，它出色的解決了視頻序列中相鄰兩幀圖像之間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的匹配問(wèn)題，能夠始終

2、將被跟蹤目標(biāo)保持在圖像的中心區(qū)域，具有快速和有效的特點(diǎn)。但是該算法缺乏必要的模板更新能力，在目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)以及存在外界擾動(dòng)的情況下，容易丟失目標(biāo)。本文針對(duì)MeanShift的這方面缺陷做了改進(jìn)，首先在基本Mean Shift算法中引入自適應(yīng)的模板更新，采用核函數(shù)帶寬重定位，來(lái)適應(yīng)目標(biāo)的形變。隨后將Mean Shift與卡爾曼濾波算法相結(jié)合，使用卡爾曼濾波器來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的可能位置，再以該位置為起點(diǎn)，應(yīng)用Mean Shift算法搜索最佳匹配位置