基于Mean Shift和粒子滤波的运动目标跟踪

• 作 者: 马晓路 刘倩 牟海军
• 机 构: 中南民族大学电子信息工程学院
• 出 处: 微型机与应用
• 发表日期: 2012年23期
• 关键词: 算法融合 均值漂移 粒子滤波 运动目标跟踪 algorithm fusion mean shift particle filter moving target

针对Mean Shift算法跟踪效果不佳以及粒子滤波算法计算量大且实时性不强等问题,提出了一种结合Mean Shift和粒子滤波的运动目标跟踪融合算法。首先用MeanShift算法进行跟踪,在跟踪结果不佳的情况下用粒子滤波算法进行修正。实验结果表明,融合算法很好地结合了两种算法的优点,既保留了Mean Shift算法的实时性,又很好地体现了粒子滤波算法的鲁棒性,实用性很强。