| 基于改进的MeanShift人体跟踪算法 |
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| 引用本文： | 王占凤,郭星,袁继彬.基于改进的MeanShift人体跟踪算法[J].宿州学院学报,2013,28(8):63-66. |
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| 作者姓名： | 王占凤 郭星 袁继彬 |
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| 作者单位： | 1. 巢湖学院计算机与信息工程学院,安徽巢湖,238000
2. 安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥,230031
3. 中国人民银行合肥中心支行,安徽合肥,230091 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金项目"多跳ad hoc网络中协作路由算法研究" |
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| 摘 要： | MeanShift算法是利用特征空间中的密度梯度方向进行迭代搜索，获得局部密度极大值的样本点。由于利用单一颜色特征和整体目标区域建立模型，在目标尺度变化和光线变化情况下鲁棒性较差。传统的MeanShift算法没有模板更新机制，在跟踪过程中跟踪的窗口带宽始终不变，这导致了目标再次变化时易跟踪失败。采用对目标进行分决，利用人体的特征，对人体进行分块，并对每块进行纹理和颜色相结合的方式进行建模，形成改进的MeanShift算法，通过有遮挡情况下的人体跟踪实验，证明改过后的算法大大地提高了跟踪的鲁棒性。
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| 关 键 词： | Mean Shift算法 人体跟踪 目标检测 |
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