针对经典mean-shift算法存目标发生快速移动或受到局部遮捎时容易跟踪失败的问题,提出一种改进的mean-shift算法.首先以Bhattacharyya系数作为目标运动状态判断因子:当目标发生快速移动时,采用SSD(Sum of Square Difference)算法进行全局搜索,以此来指定当前帧mean-shift算法的初始跟踪位置;当目标受到局部遮挡时,采用背景相似度算法,对目标模板和候选模型区域中像素点进行加权,降低背景像素的干扰,然后由SSD算法进行局部匹配,对mean-shift算法的跟踪结果进行校正.经实验表明,改进算法对发生快速移动或受到局部遮挡的目标,能进行有效的跟踪.
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