基于Mean-Shift算法的目標自動檢測與跟蹤.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、計算機視覺作為一門交叉學科，與圖像處理、物理學、人工神經網絡、模式識別等學科都有緊密的聯系，而目標跟蹤則是該領域重要的研究方向之一。Mean-Shift作為一種經典的跟蹤算法，利用目標的顏色信息作為特征進行局部搜索，在實際中已經得到了廣泛的應用。然而，該算法在出現遮擋或背景與目標顏色相似或背景發(fā)生較大幅度變化的情況下，跟蹤性能將嚴重下降，并且該算法無法自動檢測跟蹤目標，這些問題的存在勢必會影響其在實際中的應用。
　　本研究主要內容

2、包括：⑴針對Mean-Shift需要人工標注跟蹤目標的問題，提出了一種基于幀差的Mean-Shift自動檢測與跟蹤算法，采用幀差法自動確定跟蹤目標，并在跟蹤過程利用幀差來對跟蹤結果進行修正，克服了經典Mean-Shift算法只利用顏色信息來進行跟蹤從而極易受到干擾而導致跟蹤失敗的問題，實現了目標的自動檢測與跟蹤，并通過實驗驗證了所提算法的有效性。⑵提出了一種基于壓縮的Mean-Shift自動檢測與跟蹤算法。該算法采用基于感知哈希的檢測算

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