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Mean Shift算法具有良好的实时性,但是由于其缺乏有效的目标模板更新机制而易陷入局部最大值。在经典Mean Shift算法的基础上,结合SIFT特征匹配提出一种新算法,实现快速移动和遮挡等复杂情况下的目标连续跟踪,既保证了算法的实时性,又弥补了Mean Shift算法的不足。针对运动车辆目标快速运动和遮挡情况进行实验,并与其他算法进行比较。结果表明,新方法有效解决了目标遮挡和快速移动等情况下的跟踪问题,对于复杂条件下的运动车辆目标跟踪,既保证一定的实时性又具有很好的鲁棒性。