基于BCH和HOG的Mean Shift跟踪算法

• 作 者: 杨康 刘桂华 徐锋
• 机 构: 西南科技大学信息工程学院
• 出 处: 传感器与微系统
• 发表日期: 2018年07期
• 关键词: 目标跟踪 分块颜色直方图 方向梯度直方图 Mean SHIFT target tracking block color histogram（BCH） histo
• 基金项目: 国防科工局核能开发科研项目（[2016]1295）,四川省教育厅科技项目（16ZB0141）,校创新团队基金资助项目（14tdtk01）

为解决基于核的Mean Shift跟踪算法在颜色相近时,容易出现跟踪不准确或者跟踪丢失的问题,同时提高跟踪的可靠性与准确度,分析了近年来的目标跟踪情况,提出一种基于分块颜色直方图(BCH)和方向梯度直方图(HOG)的Mean Shift跟踪算法。其中BCH包含目标的空间信息,能够很好地应对形变;HOG能够很好地解决光照变化和阴影的影响。使用标准数据集进行测试,结果表明:所提算法可以达到高于80帧/s的跟踪速度,分别优于跟踪—学习—检测(TLD)和核相关滤波(KCF)算法1.7%和2.2%。