基于MeanShift的相似性变换和仿射变换目标跟踪算法

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一项重要任务，被广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等众多领域。

在众多的跟踪算法中，Mean Shift算法因其简单、实时性以及在复杂背景下对目标进行有效跟踪的能力，成为了研究的热点。

本文旨在深入探讨基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，并对其性能进行分析与评价。

二、Mean Shift算法概述Mean Shift算法是一种基于核密度估计的迭代算法，通过计算当前帧中目标区域的均值偏移向量，将目标模型与当前帧中的候选区域进行匹配，从而实现目标的跟踪。

该算法具有计算简单、实时性高、对光照变化和部分遮挡具有一定的鲁棒性等优点。

三、Mean Shift算法的原理与步骤Mean Shift算法的原理在于通过迭代计算均值偏移向量，使目标模型与当前帧中的候选区域之间的差异最小化，从而达到跟踪的目的。

其具体步骤如下：1. 初始化：选择视频中的某一帧作为参考帧，并从中提取出目标区域的特征。

这些特征可以是颜色直方图、形状特征等。

2. 匹配：在后续的每一帧中，通过计算目标区域与候选区域的相似度，找出最匹配的候选区域作为当前帧的目标位置。

3. 迭代更新：利用Mean Shift算法计算均值偏移向量，对目标位置进行迭代更新，直至满足收敛条件或达到最大迭代次数。

4. 输出：将更新后的目标位置输出，作为下一帧的参考点，继续进行跟踪。

四、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法在应用中表现出了一定的优势，但也存在一些挑战和问题。

例如，在复杂背景下如何准确提取目标特征、如何处理目标遮挡和形变等问题。

针对这些问题，本文进行了如下研究：1. 特征提取：针对不同场景和目标，选择合适的特征提取方法，如颜色直方图、纹理特征等，以提高目标与背景的区分度。

2. 模型更新：为了适应目标的形变和光照变化等问题，需要对目标模型进行实时更新。

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究指导教师：摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。

首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。

实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。

关键词：显著图目标跟踪Mean ShiftMean Shift Tracking Based on Saliency MapAbstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability.1 引言Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。

基于MeanShift算法的车辆检测与跟踪研究作者：何俊龙来源：《时代汽车》2020年第15期摘要：文章通过建立车辆正、负样本库，完成对车辆识别分类器的训练，并通过MeanShift跟踪算法完成对前方已识别车辆的稳定跟踪。

试验结果表明，该算法能够准确、稳定地对前方车辆进行跟踪，且实时性较高，可以为汽车主动安全系统提供可靠支持。

关键词：汽车安全 MeanShift算法车辆识别与跟踪1 引言在汽车智能化发展过程中，移动车辆的识别与跟踪一直以来都是最热门的研究内容之一。

金立生等人运用Adaboost算法对日间前方车辆的完成了准确且快速地检测[1]。

赵奇慧等人就深度学习运用于车辆跟踪的神经网络模型进行了详细的阐述，并对目前车辆检测中待解决的问题、未来待改进的方向进行了分析和讨论[2]。

本文所采用的MeanShift算法自Fukunage学者在1975年提出后，至今仍是业界内非常著名的跟踪算法，该方法在低速场景下对移动目标的跟踪具有非常良好的准确性及实时性。

2 前方车辆识别车辆识别分类器的训练过程主要通过调整参数对样本进行特征提取并计算，包括采集样本、创建Haar特征、设置及调整参数、计算虚警率（误差率）等。

检测流程最重要的步骤是对图像划定ROI并对其进行搜索，从而得到识别结果。

2.1 正、负样本正样本集为试验台中前方车辆尾部的图像，共1000张，负样本集为不含车辆的其他图像，共3000张。

2.2 Haar-like特征与积分图Haar-like特征是图像中的矩形特征，本文通过对车辆的尾部轮廓特征进行研究，从而实现对前方车辆的识别与跟踪。

积分图是一种加速特征计算的数学方法。

积分图中ii（x，y）的大小等于点（x，y）左上方区域所有像素值之和。

式中为点的像素值，为点的积分值。

2.3 分类器与级联分类器为降低分类器的误警率，在进行训练时，必须设置一个合理的特征阀值处理正、负样本并使每个弱分类器对应一个Haar-like特征。

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的关注和应用。

Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，在目标跟踪领域具有广泛的应用前景。

本文旨在研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，分析其原理、优势及不足，并探讨其在实际应用中的优化策略。

二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的迭代算法，其基本思想是通过不断移动目标的质心位置，使得目标模型与场景模型之间的概率密度差异最小化，从而实现目标的跟踪。

具体而言，Mean Shift算法首先通过计算目标模型的颜色直方图和场景中每个像素的颜色直方图之间的相似度，确定目标在场景中的位置。

然后，根据当前位置附近的像素点进行加权平均，得到一个新的位置作为下一次迭代的起点。

通过多次迭代，最终得到目标在场景中的准确位置。

三、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法基于Mean Shift的运动目标跟踪算法主要利用Mean Shift算法的原理，通过在视频序列中不断更新目标的位置和大小，实现对运动目标的跟踪。

具体而言，该算法首先在视频序列中选取一个初始的目标区域，并计算该区域的颜色直方图作为目标模型。

然后，在后续的视频帧中，通过计算每个像素点与目标模型之间的相似度，确定目标在当前帧中的位置。

接着，根据目标的形状和大小对目标区域进行适当的缩放和调整，得到更加准确的跟踪结果。

最后，将当前帧的目标位置作为下一次迭代的起点，继续进行跟踪。

四、算法优势及不足基于Mean Shift的运动目标跟踪算法具有以下优势：1. 算法简单易懂，实现起来较为容易；2. 适用于多种类型的运动目标，具有较强的通用性；3. 可以实现对目标的实时跟踪，具有较高的实时性。

然而，该算法也存在一些不足之处：1. 对目标的形状和大小变化较为敏感，当目标发生形状或大小变化时，可能会导致跟踪失败；2. 当目标周围存在与目标颜色相似的干扰物时，可能会产生误判或丢失目标；3. 对于复杂的场景和动态的背景环境，该算法的鲁棒性有待提高。

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言运动目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它涉及到图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的知识。

随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标跟踪算法在智能监控、智能交通、人机交互等领域得到了广泛的应用。

Mean Shift算法作为一种有效的跟踪算法，在处理复杂背景下的运动目标跟踪问题中具有很好的性能。

本文旨在研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，分析其原理、优势及不足，并提出改进措施。

二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的迭代优化算法，其基本思想是通过计算目标模型与候选模型的相似度来定位目标的位置。

在运动目标跟踪中，Mean Shift算法首先提取出目标区域的特征，然后根据特征计算出一个均值漂移向量，从而得到一个新的目标位置。

迭代多次后，目标的位置会逐渐逼近其真实位置。

三、Mean Shift算法的优势Mean Shift算法在运动目标跟踪中具有以下优势：1. 实时性：Mean Shift算法的运算速度较快，能够实时地更新目标的位置。

2. 鲁棒性：Mean Shift算法对光照变化、部分遮挡等干扰因素具有较强的鲁棒性，能够在复杂背景下准确地跟踪目标。

3. 简单性：Mean Shift算法的实现过程相对简单，易于编程实现。

四、Mean Shift算法的不足及改进措施尽管Mean Shift算法在运动目标跟踪中具有诸多优势，但仍存在一些不足。

例如，当目标发生剧烈运动或被完全遮挡时，算法的跟踪效果可能会受到影响。

针对这些问题，可以采取以下改进措施：1. 引入多特征融合：通过融合多种特征（如颜色、纹理等），提高算法对不同场景的适应性。

2. 引入卡尔曼滤波：利用卡尔曼滤波对目标的位置进行预测和更新，提高算法的鲁棒性。

3. 结合其他算法：将Mean Shift算法与其他跟踪算法（如光流法、支持向量机等）相结合，形成混合跟踪算法，以提高算法的准确性。

一、绪论（一）课题研究背景及意义视觉系统是人类获取外界信息的最主要途径，但是人类的精力、视野等会受到环境很大的限制，人类自身的视觉系统已经不能满足人类的需求。

随着计算机技术的快速发展，利用计算机处理视觉信息、弥补人类视觉缺憾受到越来越广泛的关注，计算机视觉研究应运而生。

计算机视觉是融合了图形图像处理、计算机、模式识别、人工智能、数学、物理学、计算机图形学等众多学科的交叉性学科。

计算机视觉主要用来对环境中的物体的几何信息——物体的位置、形状、运动等，进行感知、描述、存储和理解。

运动目标跟踪技术在当今社会发挥着越来越显著的作用。

在生活领域，运动目标跟踪可以帮助人类及时、准确地处理异常情况；在军事领域，运动目标跟踪可以提高攻击的准确度，从而提高军事作战能力。

总之，目标跟踪技术的日益成熟对人类社会生活的日益发展有着不可或缺的作用，人类对目标跟踪技术的发展与研究也越来越关注。

（二）国内外研究现状目标跟踪逐渐受到人们的关注与计算机技术的发展是密不可分的。

上世纪80年代之前，由于计算机技术发展不成熟，使得计算机对图形图像的处理和分析主要以静态的为主，而对于动态图形图像的分析、处理、跟踪则带有很强的静态图形图像分析的特点。

动态图形图像序列的分析研究进入一个崭新的阶段则是在光流法被提出之后。

一直到二十世纪90年代中期，光流法一直是人们研究的热点，但由于光流法所需的运算量太大，不能很好地达到实时性的要求，同时，光流法采用假设，这就造成了光流法的局限性，使得光流法对噪声很敏感，很容易产生错误的结果。

在二十世纪80年代后期又相继出现了其他的跟踪算法，主要有Micheal Isare 和Andrew Black 在1998年提出的Condensation算法[1]，这是第一次在视频序列目标跟踪中应用粒子滤波的思想；Comaniciu等在2003年提出的Mean Shift 跟踪框架，这种算法计算复杂程度低，理论较严谨，对目标的遮挡、尺寸的变化、外表的变化具有一定的自适应能力。

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的应用。

Mean Shift算法作为一种有效的跟踪算法，其优点在于对光照变化、目标部分遮挡等情况具有较强的鲁棒性。

本文将详细研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，探讨其原理、应用及优缺点。

二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的迭代优化算法，其基本思想是通过迭代计算目标模型在特征空间中的均值偏移向量，将目标模型逐渐移动到最匹配的图像位置。

具体来说，Mean Shift 算法通过计算每个像素的权重和位移向量，得到目标区域的中心位置和运动轨迹，从而实现对目标的跟踪。

三、运动目标跟踪算法基于Mean Shift的运动目标跟踪算法主要包含以下几个步骤：初始化目标区域、建立目标模型、寻找最优匹配位置、更新目标区域和输出结果。

首先，需要在初始帧中手动或自动选取目标区域，并提取该区域的特征信息。

然后，根据这些特征信息建立目标模型，用于后续的匹配和跟踪。

在后续帧中，通过计算每个像素的权重和位移向量，寻找与目标模型最匹配的位置，从而实现对目标的跟踪。

当目标发生运动时，根据其运动轨迹更新目标区域，并继续进行下一帧的跟踪。

四、算法应用基于Mean Shift的运动目标跟踪算法广泛应用于智能监控、智能交通、人机交互等领域。

在智能监控中，可以实现对特定人员的实时追踪和监控；在智能交通中，可以实现对车辆的追踪和识别；在人机关互中，则可实现对人机交互中人物的追踪和识别等。

这些应用都充分体现了Mean Shift算法在运动目标跟踪中的优势。

五、算法优缺点分析优点：1. 简单高效：Mean Shift算法具有较高的跟踪效率，能快速实现对目标的跟踪。

2. 鲁棒性强：Mean Shift算法对光照变化、部分遮挡等干扰因素具有较强的鲁棒性。

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标跟踪已成为计算机视觉领域的研究热点。

Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，因其简单、高效和实时性强的特点，在运动目标跟踪领域得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，分析其原理、优势及不足，并探讨其在实际应用中的改进方法和优化策略。

二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于密度的模式识别方法，通过计算特征空间中每个点的概率密度分布来确定搜索目标的位置。

在运动目标跟踪中，Mean Shift算法将当前帧中的目标位置作为基准点，根据下一帧中相似性的度量和统计决策进行跟踪。

其基本思想是将所有样本点通过加权的方式转移到高密度区域，以逐步逼近目标的真实位置。

三、Mean Shift算法的优势1. 实时性：Mean Shift算法通过迭代的方式逼近目标位置，算法实现简单且速度快，可实现实时跟踪。

2. 稳定性：该算法对于目标的非刚性和轻微变形具有良好的鲁棒性，能在目标形态发生变化时仍能准确跟踪。

3. 高效性：在特征空间中，Mean Shift算法通过计算概率密度分布来寻找目标位置，因此具有较高的效率。

四、Mean Shift算法的不足及改进方法1. 不足：Mean Shift算法对初始位置敏感，容易陷入局部最优解；当目标被遮挡或发生快速移动时，容易出现跟踪丢失的情况。

2. 改进方法：针对Mean Shift算法的不足，可以采取以下改进方法：（1）多特征融合：将多种特征信息（如颜色、形状、纹理等）融合在一起进行跟踪，以提高算法的鲁棒性和准确性。

（2）改进匹配准则：针对Mean Shift算法中可能出现的局部最优解问题，可以通过改进匹配准则，例如采用全局优化方法或者自适应阈值法来减小误判率。

（3）联合使用其他算法：可以与其他算法（如光流法、机器学习算法等）联合使用，互相取长补短，提高算法的稳定性和跟踪效果。

meanshift⽬标跟踪算法总结（转）meanshift算法思想其实很简单：利⽤概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。

它要做的就是输⼊⼀个在图像的范围，然后⼀直迭代（朝着重⼼迭代）直到满⾜你的要求为⽌。

但是他是怎么⽤于做图像跟踪的呢？这是我⾃从学习meanshift以来，⼀直的困惑。

⽽且⽹上也没有合理的解释。

经过这⼏天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了⼤致的认识。

在opencv中，进⾏meanshift其实很简单，输⼊⼀张图像（imgProb），再输⼊⼀个开始迭代的⽅框（windowIn）和⼀个迭代条件（criteria），输出的是迭代完成的位置（comp ）。

这是函数原型：int cvMeanShift( const void* imgProb, CvRect windowIn,CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp )但是当它⽤于跟踪时，这张输⼊的图像就必须是反向投影图了。

为什么必须是反向投影图呢？⾸先我们要理解什么是反向投影图。

简单理解它其实实际上是⼀张概率密度图。

经过反向投影时的输⼊是⼀个⽬标图像的直⽅图（也可以认为是⽬标图像），还⼀个输⼊是当前图像就是你要跟踪的全图，输出⼤⼩与全图⼀样⼤，它上像素点表征着⼀种概率，就是全图上这个点是⽬标图像⼀部分的概率。

如果这个点越亮，就说明这个点属于物体的概率越⼤。

现在我们明⽩了这原来是⼀张概率图了。

当⽤meanshift跟踪时，输⼊的原来是这样⼀幅图像，那也不难怪它可以进⾏跟踪了。

半⾃动跟踪思路：输⼊视频，⽤画笔圈出要跟踪的⽬标，然后对物体跟踪。

⽤过opencv的都知道，这其实是camshiftdemo的⼯作过程。

第⼀步：选中物体，记录你输⼊的⽅框和物体。

第⼆步：求出视频中有关物体的反向投影图。

第三步：根据反向投影图和输⼊的⽅框进⾏meanshift迭代，由于它是向重⼼移动，即向反向投影图中概率⼤的地⽅移动，所以始终会移动到⽬标上。

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基于MeanShift算法的目标跟踪1 算法描述1.1 meanshift算法背景meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，Fukunage等人在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出这一概念。

其最初的含义正如其名：偏移的均值向量；但随着理论的发展，meanShift的含义已经发生了很多变化。

如今，我们说的meanShift算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。

在很长一段时间内，meanShift算法都没有得到足够的重视，直到1995年另一篇重要论文的发表。

该论文的作者Yizong Cheng定义了一族核函数，使得随着样本与被偏移点的距离不同，其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同。

其次，他还设定了一个权重系数，使得不同样本点的重要性不一样，这大大扩展了meanShift的应用范围。

此外，还有研究人员将非刚体的跟踪问题近似为一个meanShift的最优化问题，使得跟踪可以实时进行。

目前，利用meanShift进行跟踪已经相当成熟。

1.2 meanshift算法原理Meanshift可以应用在很多领域，比如聚类，图像平滑，图像分割，还在目标跟踪领域有重要的应用。

Meanshift跟踪算法是通过计算候选目标与目标模板之间相似度的概率密度分布，然后利用概率密度梯度下降的方向来获取匹配搜索的最佳路径，加速运动目标的定位和降低搜索的时间，因此其在目标实时跟踪领域有着很高的应用价值。

该算法由于采用了统计特征，因此对噪声具有很好的鲁棒性；由于是一个蛋参数算法，容易作为一个模块和其他算法集成；采用核函数直方图建模，对边缘阻挡、目标的旋转、变形以及背景运动都不敏感；同时该算法构造了一个可以用meanshift算法进行寻优的相似度函数。

Meanshift本质上是最陡下降法，因此其求解过程收敛速度快，使得该算法具有很好的实用性。

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言运动目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它涉及到图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的知识。

随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域得到了广泛的应用。

Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，具有简单、快速、鲁棒性强的特点，因此被广泛应用于运动目标跟踪领域。

本文旨在研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，并对其原理、应用和优缺点进行分析。

二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的非参数统计方法，其基本思想是通过迭代的方式寻找目标在图像中的最佳位置。

在运动目标跟踪中，Mean Shift算法首先在初始位置设定一个窗口，然后根据目标的颜色或灰度等特征计算窗口内像素的均值和协方差，得到一个新的位置，再将窗口移动到这个新的位置上，如此迭代直到达到收敛。

具体来说，Mean Shift算法首先从给定的初始点开始计算密度分布，并按照梯度上升法迭代移动至最大概率密度区域。

由于这种移动趋势通常以样本均值为主，故而将之称为Mean Shift。

当密度分布最大值接近或等于概率分布时，我们可以将初始窗口与移动到该点的Mean Shift窗口看作是同一块区域。

通过这种方式，Mean Shift算法可以在连续的图像帧中追踪到目标的位置。

三、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法应用基于Mean Shift的运动目标跟踪算法在智能监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。

在智能监控中，可以通过该算法对监控场景中的运动目标进行实时跟踪和监控，从而实现异常检测、人脸识别等功能。

在智能交通中，该算法可以用于车辆检测、交通流量统计等方面，为智能交通系统的建设提供了重要的技术支持。

四、基于Mean Shift的运目标跟踪算法的优缺点优点：1. 简单快速：Mean Shift算法实现简单，计算速度快，可以实时处理大量的图像数据。

MeanShift与基于MeanShift的目标跟踪算法及实现导论：无参密度估计也叫做非参数估计，和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法。

参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数，在实际的应用中这个条件很难达到。

而无参数密度估计方法对先验知识要求最少，完全依靠训练数据进行估计，并且可以用于任意形状的密度估计。

所以依靠无参密度估计方法，即不事先规定概率密度函数的结构形式，在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出。

常用的无参密度估计方法有：直方图法、最近邻域法和核密度估计法。

MeanShift算法正是属于核密度估计法，它不需要任何先验知识而完全依靠特征空间中样本点的计算其密度函数值。

对于一组采样数据，直方图法通常把数据的值域分成若干相等的区间，数据按区间分成若干组，每组数据的个数与总参数个数的比率就是每个单元的概率值；核密度估计法的原理相似于直方图法，只是多了一个用于平滑数据的核函数。

采用核函数估计法，在采样充分的情况下，能够渐进地收敛于任意的密度函数，即可以对服从任何分布的数据进行密度估计。

MeanShift算法思想与物理含义：的采样点，无论其离中心x的此外，从公式1中可以看到，只要是落入Sh(x)计算的贡献是一样的。

然而在现实跟踪过程中，当跟踪目远近，对最终的Mh标出现遮挡等影响时，由于外层的像素值容易受遮挡或背景的影响，所以目标模型中心附近的像素比靠外的像素更可靠。

因此，对于所有采样点，每个样本点的重要性应该是不同的，离中心点越远，其权值应该越小。

故引入核函数和权重系数来提高跟踪算法的鲁棒性并增加搜索跟踪能力。

核函数：核函数也叫窗口函数，在核估计中起到平滑的作用。

常用的核函数有：Uniform，Epannechnikov，Gaussian等。

本文算法只用到了Epannechnikov，它数序定义如下：基于MeanShift的目标跟踪算法：基于均值漂移的目标跟踪算法通过分别计算目标区域和候选区域内像素的特征值概率得到关于目标模型和候选模型的描述，然后利用相似函数度量初始帧目标模型和当前帧的候选模版的相似性，选择使相似函数最大的候选模型并得到关于目标模型的Meanshift向量，这个向量正是目标由初始位置向正确位置移动的向量。

一种基于Meanshift算法的目标跟踪改进朱钾;李化【期刊名称】《中北大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(037)006【摘要】Aiming at the problem of occlusion and similar interference,a new improved algorithm based on the Meanshift algorithm was proposed.The algorithm effectively combined the Meanshift algorithm with the Kalman filtering algorithm to accurately determine the location of the target centroid.Accord-ing to the target centroid position and the front frame search window boundary,the current search win-dow boundary is adj usted adaptively to match the target position.In this way,the tracking results are more accurate and reliable,and the influence of the environment and other factors on the algorithm are also reduced.Through the experimental analysis,the improved algorithm which has good stability and adaptability can effectively solve the problem of large area occlusion and similar interference.%针对遮挡及相似干扰问题，在 Meanshift算法的基础上提出了一种新的改进算法。

基于meanshift算法的目标跟踪研究开题报告毕设本文将围绕“基于meanshift算法的目标跟踪研究开题报告毕设”进行介绍和探讨。

本篇文章主要分为以下内容：研究背景，研究目的，研究方法，预期结果和研究意义。

一、研究背景首先介绍一下研究背景。

目标跟踪技术一直是计算机视觉领域的重要研究领域之一。

在众多目标跟踪算法中，本文将主要研究基于meanshift算法的目标跟踪。

二、研究目的其次是研究目的。

本文旨在研究基于meanshift算法的目标跟踪，针对现有算法的不足和难点，寻求优化和改进方法。

并且通过试验验证，提高目标跟踪的精度和实时性，更好地满足实际应用需求。

三、研究方法研究方法是本文的重点内容之一。

本文的主要方法是基于meanshift算法实现目标跟踪。

具体实现流程如下：1、对视频帧进行分割，提取出感兴趣的区域；2、提取目标颜色特征值，进行目标初始位置设定；3、不断更新目标的位置信息，直到达到停止条件，实现目标跟踪。

四、预期结果接下来是预期结果。

本文预期实现基于meanshift算法的目标跟踪，研究出实用性更强、更高效的目标跟踪算法。

并且通过实验数据分析，验证目标跟踪算法的精度和实时性的提升。

五、研究意义最后是研究意义。

本文的研究结果将具有重要的理论和实际应用价值。

一方面，基于本文得出的算法改进方法，可以提高目标跟踪算法的精度、鲁棒性和实时性，对目标跟踪算法的研究具有重要的推动作用。

另一方面，成功实现基于meanshift算法的目标跟踪可以广泛应用于人工智能、智能交通等领域，实现更好的自动化和智能化。

综上所述，“基于meanshift算法的目标跟踪研究开题报告毕设”将探究目标跟踪技术的前沿理论和实际应用，并采用基于meanshift算法的跟踪方法方案。

预计本研究对于现有的目标跟踪研究提出创新性思路和实用性改进方法，具有较高的学术和工程价值。

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的应用。

其中，Mean Shift算法以其简单、实时和鲁棒性强的特点，在运动目标跟踪领域得到了广泛的应用。

本文将就基于Mean Shift的运动目标跟踪算法进行深入研究。

二、Mean Shift算法概述Mean Shift算法是一种基于密度的迭代优化算法，它通过不断地调整目标位置，使得目标的颜色分布和背景颜色分布更加接近，从而达到跟踪的目的。

其基本思想是通过对图像中像素的加权和调整，寻找目标的中心位置。

Mean Shift算法的主要优点在于其简单性和实时性，同时也具有一定的鲁棒性，对噪声和目标的部分遮挡具有一定的抗干扰能力。

三、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法基于Mean Shift的运动目标跟踪算法通常采用一定的目标特征描述和颜色空间表示来建立模型，通过比较模型和图像中不同位置的特征描述，找到最匹配的模型位置。

具体来说，该算法主要包含以下几个步骤：1. 目标特征提取：在视频帧中提取出感兴趣的目标区域，通过颜色直方图等特征描述符进行特征提取。

2. 初始化模型：根据提取出的特征信息，建立初始的目标模型。

3. 迭代更新：在后续的视频帧中，通过Mean Shift算法不断迭代更新目标的位置和大小。

4. 模型更新：根据新的目标位置和大小重新构建目标模型。

四、研究现状及改进方法尽管Mean Shift算法在运动目标跟踪中表现出色，但在实际使用中仍存在一些不足和局限性。

如当目标与背景相似或目标颜色过于复杂时，可能导致跟踪精度下降；同时，当目标发生快速运动或出现遮挡时，也容易出现跟踪失败的情况。

针对这些问题，研究者们提出了许多改进方法。

例如，通过引入核函数和权重系数来改进颜色直方图的特征描述；通过多特征融合和多尺度分析来提高算法的鲁棒性；通过引入卡尔曼滤波等高级算法来优化跟踪结果等。

《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的应用。

Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，在实时性和准确性方面具有显著的优势。

本文将重点研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，分析其原理、实现及优化方法，并探讨其在现实场景中的应用。

二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的迭代方法，通过计算目标区域的均值偏移量来调整目标位置。

其基本思想是将当前帧中目标区域的特征提取出来，与上一帧中目标区域的特征进行匹配，从而实现对目标的跟踪。

具体而言，Mean Shift算法首先在目标区域周围设定一个窗口，然后计算窗口内所有像素的加权平均值，得到一个新的中心点。

如果新中心点与原中心点重合，则认为目标位置已经确定；否则，将窗口移动到新中心点附近，继续进行迭代计算，直到满足一定的收敛条件为止。

三、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法实现基于Mean Shift的运动目标跟踪算法主要包括目标初始化、特征提取、匹配和迭代更新等步骤。

1. 目标初始化：在视频序列的第一帧中，通过手动或自动的方式确定目标的位置和大小，并设定一个初始的窗口。

2. 特征提取：提取目标区域的特征信息，如颜色直方图等。

这些特征信息将用于后续的匹配和跟踪。

3. 匹配：将当前帧中提取的目标特征与上一帧中对应区域内的特征进行匹配，计算两者的相似度。

4. 迭代更新：根据相似度结果和Mean Shift算法的原理，调整目标的位置和大小，并将新的位置作为下一次迭代的起点。

四、算法优化及改进为了提高Mean Shift算法的跟踪性能和实时性，可以采取以下优化和改进措施：1. 特征提取：采用更有效的特征提取方法，如基于SIFT、SURF等算法的局部特征描述符，以提高特征的区分度和匹配精度。

2. 多特征融合：将多种特征信息进行融合，以提高算法对复杂场景的适应能力。

基于mean-shift的运动目标跟踪算法应用
李敏
【期刊名称】《西南民族大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(039)003
【摘要】先了解了Mean Shift的发展历程,采用了密度梯度,均值漂移,联合空间范围(值)域的灰度和彩色图像用于保持不连续性滤波和图像分割.Mean shift的属性被重新考虑证明其在收敛区域内.建议的滤波方法与图像中的每一个像素点最接近的局部模块中的密度分布的联合域相关联.在获得图像区域时只需要多加一个步骤将区域分割成一个分段固定结构,再融合本地区域与附近的模块.在提出的这个方法中有两个参数需要控制,分别是空间的分辨率和空间的范围域.由于已经保证了图像的收敛性,因此该技术不需要用户干预停止过滤所需图像质量.
【总页数】5页(P477-481)
【作者】李敏
【作者单位】重庆广播电视大学电子信息工程学院,重庆400052
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于稀疏差分和Mean-Shift滤波的Retinex算法在人脸识别中的应用 [J], 陈莉;龙光利
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