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基于Mean-Shift的改进目标跟踪算法

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传统Mean-Shift目标跟踪算法对背景因素比较敏感，对尺寸逐渐变大的目标不能实现稳定的跟踪。本文采用最大后验概率判别指标作为图像匹配的相似性度量，当目标尺寸逐渐变大时通过后向跟踪对跟踪目标中心位置补偿配准，最后使用多尺度图像空间信息量度量的方法，自适应地调整目标跟踪窗口尺寸的大小。实验结果表明，该方法实现了在复杂环境背景下对尺寸变化的运动目标更加有效的、准确的跟踪。

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来源
《2009年中国智能自动化会议》|2009年|1383-1388|共6页
会议地点南京
作者
李琳嶙; 费树岷; 金立左;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标跟踪; 跟踪稳定性; 最大后验概率; 后向跟踪; 信息度量;

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