【摘 要】
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运动目标的检测与跟踪是视频分析的关键内容,也是计算机视觉研究的一个重要方向,它是智能监控、人机交互、航空航天、国防工业等应用的基础和关键技术,是当前的研究热点内容
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运动目标的检测与跟踪是视频分析的关键内容,也是计算机视觉研究的一个重要方向,它是智能监控、人机交互、航空航天、国防工业等应用的基础和关键技术,是当前的研究热点内容之一。本文在基于DirectShow的开发环境下,实现了具有检测与跟踪功能的视频系统,并主要针对Mean Shift跟踪算法进行了研究。在视觉跟踪领域中,Mean Shift算法是一种优秀的跟踪方法,它出色的解决了视频序列中相邻两帧图像之间运动目标的匹配问题,能够始终将被跟踪目标保持在图像的中心区域,具有快速和有效的特点。但是该算法缺乏必要的模板更新能力,在目标快速运动以及存在外界扰动的情况下,容易丢失目标。本文针对Mean Shift的这方面缺陷做了改进,首先在基本Mean Shift算法中引入自适应的模板更新,采用核函数带宽重定位,来适应目标的形变。随后将Mean Shift与卡尔曼滤波算法相结合,使用卡尔曼滤波器来预测目标的可能位置,再以该位置为起点,应用Mean Shift算法搜索最佳匹配位置。新算法能够有效跟踪运动目标,且对干扰问题也能够很好的处理,获得可靠的跟踪效果。
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