基于Kalman预测和Mean-shift算法的视频目标跟踪
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TP391.41

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浙江省教育厅(理)科研计划基金资助项目(Y200804700)


Video object tracking based on Mean-shift with self-adaptability search window and Kalman prediction
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    提出一种用Kalman滤波理论和Mean-shift算法结合的视频目标跟踪方法,解决了目标变形、部分遮挡和运动速度过快问题。在初始帧中,确定跟踪目标并计算H分量直方图,将每帧图像转化为该直方图的概率投影图;在当前帧中,用Kalman滤波预测搜索窗口,并在搜索窗口中用自适应的Mean-shift算法精确匹配跟踪目标。实验结果表明,本文方法对刚体、非刚体和多目标的跟踪都具有良好的自适应性。

    Abstract:

    To solve the tracking problems of transformation,partial occlusion and over-fast motion identified with objects in video sequence,an alternative approach is proposed using mean-shift algorithm and Kalman filtering techniques for efficient tracking of the targets.Firstly,in the initial frame the target is determined and followed by computing its H component in the histogram,then the target within the window of the current frame is transformed to the image of probability.The Kalman filter is adopted to predic...

    参考文献
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    引证文献
引用本文

胡波.基于Kalman预测和Mean-shift算法的视频目标跟踪[J].光电子激光,2009,(11):1517~1522

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