尺度自適應(yīng)的擴(kuò)展Mean shift跟蹤算法.pdf

1、隨著人工智能、數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域的突飛猛進(jìn)的發(fā)展，智能視頻監(jiān)控日益成為一門(mén)應(yīng)用廣泛的綜合性學(xué)科。其中目標(biāo)跟蹤技術(shù)是一種識(shí)別目標(biāo)，提取位置信息，自動(dòng)跟蹤目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的技術(shù)，是該領(lǐng)域中一個(gè)具有重要研究意義的課題。
　　論文的主要內(nèi)容如下：
　　1.本文為了準(zhǔn)確的表述目標(biāo)物體特征，引入了一種新型紋理特征表示法LBP8,1紋理，并將這種紋理和顏色特征結(jié)合起來(lái)，用直方圖的形式共同描述目標(biāo)模型，使得目標(biāo)表示更精確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該

2、方法能更明顯的反映出目標(biāo)特性，而算法復(fù)雜度沒(méi)有提高太多。
　　2.基于傳統(tǒng)Meanshift跟蹤算法易受到遮擋、背景信息干擾等情況。本文采用一種擴(kuò)展的Meanshift算法，它是將紋理和背景權(quán)重相結(jié)合，采用LBP8,1中五種特征來(lái)表示目標(biāo)紋理，再引入背景加權(quán)因子，使得跟蹤精度提高明顯。通過(guò)試驗(yàn)證明該種方法對(duì)于目標(biāo)跟蹤有很好的效果。
　　3.同時(shí)為了改善跟蹤算法中尺度自適應(yīng)，本文提出了通過(guò)相似度比較更新帶寬的新方法。分別計(jì)算當(dāng)