一种自适应权值更新的mean shift跟踪算法

摘要

传统的mean shift跟踪算法根据像素与模板中心的距离为像素设置权值,进而增强算法的鲁棒性.但是在跟踪非刚性或非对称目标的过程中,上述权值设置方法明显不合理.提出了一种自适应核函数的mean shift跟踪算法,它为模板中的每个像素赋予一个卡尔曼滤波器,在目标跟踪过程中根据目标形态变化对像素权值进行修正,从而获得一个更柔性、更合理的模板.将该方法用于人体运动目标的跟踪,基于监控录像中的人体运动目标跟踪实验表明,与现有方法相比,该方法具有很好的鲁棒性及稳定性.