【摘 要】
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采用Mean shift和Kalman滤波器相结合来处理动态背景下目标跟踪问题.首先利用Kalman滤波器进行预估计获得每帧Mean Shift算法的起始位置.由图像差分法得到物体轮廓.同时定义
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采用Mean shift和Kalman滤波器相结合来处理动态背景下目标跟踪问题.首先利用Kalman滤波器进行预估计获得每帧Mean Shift算法的起始位置.由图像差分法得到物体轮廓.同时定义了相似因子判断物体是否发生遮挡.当发生遮挡时,根据物体运动状态不同.对颜色信息和运动信息分别赋予不同权值来预测物体在当前帧的位置并作为下一帧预测的起点.此时,目标位置的线性预测替代了Kalnlan滤波器的作用.实验证明,新算法可实现对快速运动目标的跟踪,对遮挡也有很好的稳健性.
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