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1、基于Mean-Shift的自适应窗宽视频跟踪算法研究金广智石林锁白向峰牛武泽（第二炮兵工程学院五系，陕西西安，710025）摘要：针对视频跟踪中的传统Mean-Shift方法不能有效跟踪尺度有明显变化的目标这一问题，将图像信息量度量理论引入到了算法之中，提出了一种自适应窗宽的改进Mean-Shift跟踪算法，实现了跟踪窗宽随着目标尺度的变化而自适应调整。实验仿真结果表明改进算法能较好适应目标的尺度变化，跟踪效果良好。关键词：目标跟踪Mean-Shift算法自适应窗宽中图分类号：TP391文献标识
2、码：AStudyonAdaptiveBandwidthMean-ShiftAlgorithmInVideoTrackingJINGuangzhi,SHILinsuo,BAIXiangfeng,NIUWuze(DepartmentNo.5,TheSecondArtilleryEngineeringCollege,Xi’an,ShaanXi,710025)Abstract:ThetraditionalMean-Shiftalgorithminvideotrackingcannotbeadaptedt
3、oobjectofthechangesinsize.Tosolvetheproblem,weintroducetheImageinformationmeasuretheory,andproposeanadaptivebandwidthMean-Shifttrackingalgorithm,theimprovedalgorithmachievestrackingwindows’automaticadjustmenttothechangeofthetargetsize.Theexperimental
4、resultsindicatethatthebandwidthcanbetteradapttothesizechangeofthetarget,andthetrackingeffectisgood.Keywords:objecttracking,Mean-Shiftalgorithm,adaptivebandwidth引言目标跟踪一直是计算机视觉研究领域的热点问题,在视频监控、物体识别、人机界面等领域有着广泛的应用。如何准确、有效的对视频序列中的目标进行跟踪是研究重点。Mean-Shift算法原
5、型最早于1975年由Fukunaga和Hostetler提出[1]。YizongCheng[2]对Mean-Shift理论进行了推广，将其扩展到计算机视觉领域，引起了人们广泛的关注。DorinComaniciu和PeterMeer[3]将非刚体跟踪问题近似为一个Mean-Shift最优化问题，将Mean-Shift算法正式引入到目标跟踪领域。Nummiaro[4]将其与粒子滤波器结合,用于多目标跟踪。程建等[5]将其与级联灰度空间结合,用于红外小目标跟踪.这些工作极大地扩展了Mean-Shift
6、算法的应用范围。Mean-Shift跟踪算法使用核概率密度来描述目标特征,基于Bhattacharyya系数用Mean-Shift进行迭代搜索,最终收敛到目标中心，即确定目标位置。由于经典Mean-Shift算法在跟踪过程中搜索窗的核函数带宽保持不变,因此对于尺度变化不大的目标,采用固定带宽的核函数可以取得较好的跟踪效果，而当目标的空间尺度发生明显变化时,经常跟丢物体，无法实现稳定跟踪。遗憾的是，目前仍无系统的方法解决这一问题。文献[6]分别以核窗宽确定的原始跟踪窗口、核窗宽做正负10%增量修正
7、后的跟踪窗口进行跟踪,并选择较大Bhattacharyya系数对应的核窗宽作为最佳核窗宽。实验发现,该方法仅对尺度逐渐变小的目标有较好的跟踪效果。文献[7]利用视频前后两帧中目标的角点匹配估计刚性物体的仿射模型参数,并由此参数来更新核窗宽,由于依赖于角点匹配,不适合非刚性物体的跟踪。文献[8]以仿射变换来描述目标尺随时间的变化,分别利用Mean-Shift和连续两帧中匹配窗口的最大相关系数来得到变换参数,计算带宽的变化与Mean-Shift的起始位置,显然仿射模型对目标受光照影响很大,同时该方法
8、需要分别在角度、尺度作N点的相关运算,计算繁琐,难达到实时性。文献[9]中的信息量度量方法表明尺度空间中图像的一类视觉细节信息与尺度成反比;类似地,观察者与物体距离的远近也可以由此信息量描述,距离远时对应的信息量大,距离近时对应的信息量小。因此在跟踪尺度变化的目标时可以根据信息量的变化来自动扩大或缩小跟踪窗口尺度。本文针对现有算法存在的缺陷，在文献[9]的基础上，提出了一种目标图像信息量描述方法，并将其应用到了Mean-Shift算法中。该改进算法利用均值漂移矢量对目标位置进行初步预测，然后结合
