【摘 要】
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用于运动目标跟踪的MeanShift算法主要是通过单一直方图描述目标颜色特征来实现的，它明显缺少有关空间分布方面的信息。针对该缺陷，Maggio E等人提出了使用目标区域分块的改进
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用于运动目标跟踪的MeanShift算法主要是通过单一直方图描述目标颜色特征来实现的，它明显缺少有关空间分布方面的信息。针对该缺陷，Maggio E等人提出了使用目标区域分块的改进方法，但在复杂环境下判别效果和稳定性不够好。为此，本文提出了新的改进方法。一方面通过减少人体区域分块数目来减少处理时间，但又不失相关空间信息；另一方面通过对每个分块进行一定系数的加权来提高判别效果。实验比较证明，该算法提高了复杂环境下运动人体判别的准确性，具有很好的稳定性。
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