<正>针对遮挡发生情况下的运动目标跟踪,采用Mean Shift算法进行研究与改进。在跟踪运动目标时,跟踪环境中经常会存在一些无法规避的遮挡。仅使用传统的Mean Shift算法易发生目标丢失的情况,所以提出了一种结合Kalman预测机制的改进型的抗遮挡Mean Shift算法。这种改进型的Mean Shift算法可以在发生遮挡时,对运动目标轨迹进行合理预测。在遮挡环境下,结合Kalman后的算法会更加有效的跟踪运动目标,迭代次数减少,并提高了跟踪的稳健性。
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