基于光流场估计的自适应Mean-Shift目标跟踪算法

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针对Mean-Shift算法在目标跟踪中出现由于目标运动速度过快或尺度明显变化以及目标遮挡时导致跟踪失败的问题,结合光流场估计,提出了一种自适应Mean-Shift跟踪算法。本文方法在基于传统均值漂移矢量法的同时,引入光流法,在目标上找寻特征点,通过特征点前后变化的信息,修正跟踪窗口中心位置和大小,再根据Bhattacharyya系数二分法分别自适应得到更为精确的窗口长宽;而针对目标被静止物体遮挡,通过色差分析观测目标被遮挡区域,利用Bhatta-charyya系数重新捕捉目标。实验结果表明,本文方
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