改進(jìn)Mean Shift跟蹤算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)跟蹤是指在一序列圖像的每幅圖像中找到所感興趣的運(yùn)動目標(biāo)所處的位置，它是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，經(jīng)常應(yīng)用于視頻監(jiān)控、人工智能、人機(jī)交互等方面。目標(biāo)跟蹤可以提供被監(jiān)控目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，也為目標(biāo)的運(yùn)動分析提供了可靠的數(shù)據(jù)信息。本文在借鑒相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)的基礎(chǔ)上，主要對目標(biāo)跟蹤中的Mean Shift算法進(jìn)行研究分析。
　　傳統(tǒng)的Mean Shift跟蹤算法基于目標(biāo)模型在跟蹤過程中不發(fā)生改變這一前提假設(shè)，跟蹤過程中一直采用初始目標(biāo)

2、模型，并無模型更新機(jī)制。本文在跟蹤過程中采用混合高斯背景建模的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法來更新目標(biāo)模板，從而使模板更新能夠自適應(yīng)。在MeanShift跟蹤算法中，核函數(shù)的帶寬是非常重要的參數(shù)，但是當(dāng)跟蹤過程中目標(biāo)尺寸發(fā)生較大變化時，傳統(tǒng)Mean Shift跟蹤算法不能自適應(yīng)改變核函數(shù)帶寬。針對這一問題，本文使用變分水平集方法提取目標(biāo)輪廓，根據(jù)目標(biāo)輪廓信息實(shí)現(xiàn)核函數(shù)帶寬自適應(yīng)。以實(shí)現(xiàn)智能化視頻監(jiān)控這一背景為基礎(chǔ)，本文針對禁止停車區(qū)域視頻監(jiān)控的算法進(jìn)