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针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的