【摘 要】
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分析了传统Mean Shift方法中,特征模型表述缺乏像素点空间位置信息的不足,提出了一种改进特征模型表述方法以解决这个问题.首先对图像模板区域进行分块处理,分别计算每个子块
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分析了传统Mean Shift方法中,特征模型表述缺乏像素点空间位置信息的不足,提出了一种改进特征模型表述方法以解决这个问题.首先对图像模板区域进行分块处理,分别计算每个子块内像素点的空间分布和颜色分布情况,然后以此构建联合特征空间.并且,采用同样的方式计算当前帧候选目标区域的特征模型表述.然后,采用Bhattacharyya 距离的负对数形式,进行特征相似性度量,以获得目标在当前帧的新位置.实验结果表明,提出的跟踪算法是可行的,且具有更好的鲁棒性和跟踪精度,在目标发生旋转和尺度变化及背景区域有相似颜色干扰情况下,取得了更准确的跟踪结果.
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