Mean-Shift目标跟踪算法详解

1. 核心思想

  1. 颜色特征建模

    • 将目标的颜色分布(如HSV空间的H通道)表示为概率密度函数(PDF)。

    • 使用直方图统计目标区域内颜色的概率分布(即“目标模型”)。

  2. 相似性度量

    • 在后续帧中,计算候选区域与目标模型的相似度(常用Bhattacharyya系数)。

    • 通过Mean-Shift迭代,找到相似度最高的区域(密度峰值)。

  3. 密度梯度上升

    • 通过均值漂移向量逐步调整候选窗口位置,使其向真实目标位置移动。

2. 算法步骤

2.1 初始化(第一帧)

  1. 手动或自动标定目标区域(如矩形框)。

  2. 提取目标区域的颜色直方图

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