基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪

被引：22

作者：

周尚波 ^{[1
,2
]}

胡鹏 ^{[1
]}

柳玉炯 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学计算机学院

[2] 重庆市/信息产业部计算机网络与通信技术重点实验室

来源：

计算机应用 | 2010年 / 30卷 / 06期

关键词：

Mean-Shift算法; Kalman滤波; 目标跟踪; 遮挡;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。

引用

页码：1573 / 1576

页数：4

共 5 条

[1]

Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用.[M].付梦印等编著;.科学出版社.2003,

[2] 基于几何活动轮廓模型的目标跟踪与快速运动估计 [J].