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基于Mean-Shift和粒子滤波的两步目标跟踪方法
基于Mean-Shift和粒子滤波的两步目标跟踪方法
A Two Step Object Tracking Algorithm Based on Mean-Shift and Particle Filter
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重庆邮电大学人工智能研究所；
本文基于Mean-Shift（MS）算法和粒子滤波提出了一种两步目标跟踪算法。利用MS跟踪快速跟踪的特性，将其用于第一步跟踪得到候选目标，在判断其跟踪不准的情况下再利用粒子滤波在非线性、非高斯系统状态下都能准确跟踪目标的优点，弥补第一步算法只收敛于局部最大值的缺点。同时在粒子滤波跟踪中利用上一步跟踪结果与模板的相似度来确定粒子数和传播半径，缓解了粒子匮乏和计算量大的问题。对比试验表明了两步跟踪算法能维持均值漂移跟踪的实时性和粒子滤波跟踪算法的鲁棒性，有很高的实用性。
Mean-Shift；粒子滤波；两步跟踪；目标跟踪
zeng delong*，
Li Hongbo，
Institute of Artificial Intelligence, Chongqing University of ；
Abstract：
A novel two step object tracking algorithm based on Mean-Shift (MS) algorithm and particle filter technique is proposed in this paper. A candidate object is gotten when MS tracking algorithm is used in the first step, which has a merit that it can track object very fast. If MS algorithm can not track the object exactly, the result is verified by particle filter technique, which has been proved to be a robust method of tracking in non-linear and non-Gaussian case. It can resolve the problem that MS just constringency a local maximum value. At the same time, a similarity of the previous object and object model is used to account the num of particles and evolve radius. In this way, it can alleviate the problems of degeneracy phenomenon and the huge computational cost in particle filter. Experimental results prove that our approach can not only maintain the efficiency of MS algorithm, but also have the powerful ability of particle filter technique, and very useful.
Keywords：
Mean-Shift (MS); object tracking
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中国科技论文在线：曾德龙，李红波，吴渝.&基于Mean-Shift和粒子滤波的两步目标跟踪方法[EB/OL].北京：中国科技论文在线&
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希望楼主继续你的教程，我很受益 继续 学习中，8错8错！
[ 本帖最后由 xu__changhua 于
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