基于特征贡献度的mean shift视频跟踪算法

作者：夏瑜; 吴小俊; 冯振华

来源：控制与决策, 2012, (07): 1021-1026.

DOI：10.13195/j.cd.2012.07.64.xiay.018

• 均值漂移
• 特征贡献度
• 重要性特征
• 结构二值分布图
• 串行融合 mean shift
• feature contribution
• importance features
• binary distribution of structure
• serial fusion

特征空间分析是视觉跟踪中的关键问题.针对mean shift跟踪算法中模板匹配问题,提出了特征贡献度概念,有效减少了背景和噪声因素干扰,使重要性特征在匹配中起到关键作用;利用结构二值分布图携带空间结构信息的优点,很好地避免了统计特征的匹配误差,在一定程度上提高了跟踪的精度和鲁棒性.仿真实验结果表明该算法具有一定的优越性和实时性,在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果.

• 单位
  江南大学; 江苏开放大学