【摘 要】
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针对传统MeanShift算法无法持久跟踪快速运动目标和受遮挡目标的问题,提出改进的五帧差分与Mean?Shift相结合的目标跟踪算法。首先使用改进的五帧差分法提纯动态像素点,获取
【基金项目】
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2017年福建省中青年基金项目(JAT170667)
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针对传统MeanShift算法无法持久跟踪快速运动目标和受遮挡目标的问题,提出改进的五帧差分与Mean?Shift相结合的目标跟踪算法。首先使用改进的五帧差分法提纯动态像素点,获取其形心位置、颜色信息和边缘轮廓,以此作为初始化目标模型;然后采用MeanShift算法,以颜色信息和边缘轮廓为特征,从提纯的候选目标模型中,搜索与目标模型相似性最大的最佳匹配位置,实现目标跟踪。实验结果表明,该算法很好地解决了目标快速运动和目标受遮挡的跟踪误差问题,具有较强的鲁棒性和较高的准确率。
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