UKF与Mean shift算法相结合的实时目标跟踪

来源 :中南大学学报(自然科学版) | 被引量 : 18次 | 上传用户：yoursbin

【摘要】

：

针对Mean shift(即MS)算法理论上的不足以及跟踪目标时的邻域跟踪局限性,提出将Mean shift算法与尺度无迹卡尔曼滤波器(Scaled unscented Kalman filter,SUKF)相结合的实时目标跟踪算法。该算法利用尺度无迹卡尔曼滤波器获取Mean shift算法的初始位置,然后,利用Mean shift算法获取跟踪位置。通过分析跟踪区域内横纵向直线的统计变化获取目标的

【作者】

：

刘献如蔡自兴

【机构】

：

中南大学信息科学与工程学院

【出处】

：

中南大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2011年05期

【关键词】

：

SUKF Mean SHIFT算法自适应尺度目标跟踪 SUKF Mean shift adaptively scale object tracking

【基金项目】

：

国家自然科学基金重大专项项目（90820302）,国家自然科学基金面上项目（60805027）,国家博士点基金资助项目（200805330005）

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