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【24h】

Object Tracking Algorithm of Adaptive Kernel-Bandwidth for Mean-Shift Based on Optical-flows

机译：基于光流的均值漂移自适应核带宽目标跟踪算法

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To obtain and update the kernel-bandwidth,we present an adaptive bandwidth obtainment algorithm based on object contour extraction from optical-flow field.The combination of modified mountain cluster approach and fast scanning window contour extractor guarantees the speed of this algorithm.A novel ellipse detection method based on a modified RANSAC is adopted to reduce the noise.Experimental results demonstrate that the algorithm select the proper size of tracking kernelbandwidth with minor extra computational overhead and keep up with the object robustly when the scale changed rapidly.
机译：为了获得和更新内核带宽，我们提出了一种基于从光流场中提取物体轮廓的自适应带宽获取算法。改进的山簇方法和快速扫描窗口轮廓提取器的组合保证了该算法的速度。实验结果表明，该算法选择了合适的跟踪核带宽大小，并具有较小的计算量，并且在尺度快速变化时能够稳健地跟踪目标。

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