【摘 要】
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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
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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。
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