华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2011, Vol. 39 ›› Issue (10): 44-49.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2011.10.008
王年 丁业兵 唐俊 鲍文霞
Wang Nian Ding Ye-bing Tang Jun Bao Wen-xia
摘要: 针对传统均值漂移( Mean Shift) 目标跟踪算法中核函数带宽缺乏良好自适应调整的缺点,提出了自适应调整核函数带宽的Mean Shift 目标跟踪算法.该算法首先采用核函数计算目标颜色特征值的概率密度,在视频当前帧目标的最优位置区域由目标颜色特征概率投影生成目标概率密度分布图; 然后根据概率密度零阶矩值调整下一帧跟踪窗口宽度,从而实现核函数带宽的自适应调整; 最后通过矩运算计算椭圆参数,用椭圆锁定目标来实现复杂背景下目标的空间、尺度和方向定位.人脸跟踪实验结果表明: 与传统MeanShift 目标跟踪算法相比,文中算法可以实时地对目标进行缩放锁定,且能够估计目标姿态; 与Cam Shift 算法相比,文中算法抵抗相似颜色干扰的性能较好.