结合稳健估计和Meanshift的视频目标跟踪算法

摘要：

针对Meanshift目标跟踪算法对强噪声环境敏感的问题,提出了一种结合稳健估计和传统Meanshift的修正Meanshift算法.通过稳健估计修正传统Meanshift算法的核概率密度函数,提升Meanshift算法的鲁棒性.针对信噪比分别为60、30和0db的仿真数据,将传统Meanshift算法和修正Meanshift算法的跟踪轨迹准确性和精度进行对比.结果表明,修正Meanshift算法能够实现目标准确跟踪,且跟踪位置的相对误差在1%以下.对于实际运动目标视频数据,所提算法也可以实现实时跟踪定位,克服了传统Meanshift算法目标跟踪丢失的问题.

关键词：稳健估计、均值偏移、目标追踪、噪声、核概率密度函数、中位数、误差、视频

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省高等教育教学改革项目JG2015343

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：177-182