Mean+Shift及相关算法在视频跟踪中的研究

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1、浙江大学博士学位论文摘要摘要在视觉跟踪领域，Meanshift算法是一个非常优秀的算法，是国外最近几年才发展起来的。国外研究者比较多，国内的很少，去年才见有几篇文章发表。初入跟踪领域，走过了很多弯路后，后来在Meallshift算法上找到了突破口，并在该算法的研究中投入大量的时间，是以论文的题目以Menshift命名。Me粕shiR在跟踪领域有很多很好的性质，比如实时性好、对遮挡、目标变形鲁棒性好等，但它也有一些缺点。作者针对性地对这些缺陷做了较好的改进。论文虽以Meailshift命名，但涉及内容已超出MeaIlsh

2、ift的范畴。第三章针对Meanshift算法不能跟踪快速目标的特点，提出Meaflshin和卡尔曼滤波器相结合的算法，卡尔曼滤波器预测目标在本帧的可能位置，Me¨shm算法在该位置邻域内搜索，算法对快速运动的目标的跟踪效果良好，而且对遮挡问题也有很好的处理。第四章提出Meanshm的模板更新算法，Meanshm没有模板更新的能力。模板更新对目标的跟踪至关重要，但没有通用的模板更新算法，一般都是针对某种跟踪算法如何解决模板更新的问题。本文提出一种基于卡尔曼滤波器组的Meanshm模板更新算法。模板的元素取自目标特征值的

3、概率，通过48个卡尔曼滤波器可以跟踪所有特征值的概率变化。算法构造巧妙，由于使用了较少的卡尔曼滤波器，算法实时性好，鲁棒性更好。第五章提出核直方图的粒子滤波器目标跟踪算法。算法的系统动态模型具有对速度的学习能力，这样可以减少粒子的维数和所需要的粒子数。观测模型以Meansh讯算法对目标特征值的描述为基础，本文设计了一种新的模板更新算法，更新算法充分利用了粒子滤波器计算的中间值，因而没有增加算法复杂性。模板更新能够使得观测值的获得更可靠，因而提高了算法的鲁棒性。第六章提出基于Meanshift粒子滤波器的算法。粒子滤波器

4、算法的主要缺点是需要大量的粒子来近似描述目标的状态，使得算法非常费时。新算法利用MeanShift算法在重采样之前将粒子收敛到集合靠近目标真实状态的区域内，由于每个粒子表示状态更合理，算法对粒子数量的要求大大减少了，算法的实时性得到了提高。试验证明，算法在遮挡时能够实现很好的跟踪，相对于传统粒子滤波器实时性得到很大提高。关键词视频目标跟踪，Meanshift，粒子滤波器，核函数，卡尔曼滤波器，核粒子滤波器浙江大学博士论文Abs啪ctAbstractMeanShinisaVerygoodalgOrithmjnVisual

5、targettrackingare乱Manyscholarsinforeigncountrieshasdevelopedthisalgorithminrecent”ars，howeveLfewscholarsstudyitinourcountryAfewarticlescanbefoundlastyearever．1experiencedmanydimculties，whenIenteredtherealmoftarget仃acking．FinallyIfoundtheMeanShifta190rithrn．Ihave

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7、entisoutt11escopeofMeanshiR．InthirdchapteL柚algoritllmcombiningkalmanfilterandMeanShmisbrjngfor、vard，a哪attheMe柚Shincouldn’ttrackingt11e加tmOVingtarget．KalmaIlnlterisusedtOforecastpossiblepositi0Iloftarget，thenMeallShiftsearchtherealpositionnearthepossibleposition．

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