结合稳健估计和Meanshift的视频目标跟踪算法
朱闻亚
武汉大学 经济与管理学院, 武汉 430072;义乌工商职业技术学院 机电信息学院, 浙江 义乌 322099
摘要：针对Meanshift目标跟踪算法对强噪声环境敏感的问题,提出了一种结合稳健估计和传统Meanshift的修正Meanshift算法.通过稳健估计修正传统Meanshift算法的核概率密度函数,提升Meanshift算法的鲁棒性.针对信噪比分别为60、30和0db的仿真数据,将传统Meanshift算法和修正Meanshift算法的跟踪轨迹准确性和精度进行对比.结果表明,修正Meanshift算法能够实现目标准确跟踪,且跟踪位置的相对误差在1%以下.对于实际运动目标视频数据,所提算法也可以实现实时跟踪定位,克服了传统Meanshift算法目标跟踪丢失的问题.
关键词：稳健估计均值偏移目标追踪噪声核概率密度函数中位数误差视频
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：浙江省高等教育教学改革项目(JG2015343)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 177-182 )
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