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基于MeanShift算法的运动人体跟踪

         

摘要

用于运动目标跟踪的MeanShift算法主要是通过单一直方图描述目标颜色特征来实现的,它明显缺少有关空间分布方面的信息.针对该缺陷,Maggio E等人提出了使用目标区域分块的改进方法,但在复杂环境下判别效果和稳定性不够好.为此,本文提出了新的改进方法.一方面通过减少人体区域分块数目来减少处理时间,但又不失相关空间信息;另一方面通过对每个分块进行一定系数的加权来提高判别效果.实验比较证明,该算法提高了复杂环境下运动人体判别的准确性,具有很好的稳定性.

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