基于加权空间直方图的均值漂移目标跟踪
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TP391.41

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国家自然科学基金资助项目(60602034); 中国博士后基金资助项目(20070411132); 中国博士后特别资助项目(200801432)


Mean shift object tracking based on background-weighted spatiograms
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    摘要:

    目标模型内的背景像素会造成目标跟踪定位偏差。为了减少背景像素对跟踪造成的定位偏差,首先通过目标区域像素和目标区域周围背景像素的颜色直方图定义了一个加权系数,然后将该加权系数引入到空间直方图的计算中,提出了一种基于加权空间直方图的均值漂移(MS)目标跟踪算法。在此基础上,给出了一种模型更新方法。仿真实验表明,该算法具有很好的跟踪精度,对遮挡具有更好的鲁棒性。

    Abstract:

    Background pixels in object model will induce localization error of object tracking.To reduce the error,a coefficient based on the color histograms of the object pixels and background pixels around the object is computed.Then,this coefficient is incorporated into the computation of spatiograms (spatial histograms).Therefore,a mean shift object tracking algorithm based on background-weighted spatiograms is proposed.In addition,an update scheme of the spatiograms is presented.The experimental results show the...

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引用本文

李小和.基于加权空间直方图的均值漂移目标跟踪[J].光电子激光,2010,(5):

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