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| 稿件标题： | 基于改进Mean Shift的运动目标跟踪算法 |
| 稿件作者： | 徐火希 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 均值漂移；卡尔曼滤波器；遮挡处理；目标跟踪 |
| 文章摘要： | 为了提高传统Mean Shift算法在目标快速运动和被大面积遮挡两种情况下跟踪的效果，对Mean Shift跟踪算法进行了3点改进：采用Kalman滤波器预测运动目标轨迹，以提高算法对快速运动目标的鲁棒性；提出了一种融合Kalman滤波器残差和Bhattacharyya系数的遮挡处理机制，以提高目标被大面积遮挡时的跟踪效果；提出了一种基于自适应更新因子的目标模型更新机制，以提高动态适应能力。对比实验结果表明，改进算法能有效提高在上述两种情况下的跟踪效果，并且在遮挡情况下具有较好的鲁棒性。 |
| 引用本文格式： | 徐火希.基于改进Mean Shift的运动目标跟踪算法［J］.兵器装备工程学报，2016(2):127-130. XU Huo xi.Moving Target Tracking Algorithm Based on Improved Mean Shift［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2016(2):127-130. |
| 刊期名称： | 2016年02期 |
| 出版时间： | 2016年2月 |
| 上线时间： | 2016年2月28日 |
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