Kalman Mean Shift 3D残差跟踪算法  

Kalman Mean Shift 3D Difference Tracking Algorithm

作　　者：张俊杰[1] 毛群凌[1] 丁佳[1] 

机构地区：[1]上海大学特种光纤与光接入网教育部重点实验室,上海200072

出　　处：《微计算机信息》2009年第27期14-16,3,共4页Control & Automation

基　　金：上海市教委;上海市教委重点学科建设项目资助(J50104);上海市科委集成电路专项;10G-EPON媒质访问控制器芯片研究(08706201000);上海市重点学科建设项目资助项目;上海市教委(T0102)

摘　　要：本文针对Mean Shift对快速运动物体跟踪效果差,每帧中目标的起始位置选取不够理想和存在的大比例遮挡问题,提出了一种新的算法,即基于三维立体空间的Kalman Mean Shift 3D残差判断跟踪算法。实验结果表明该算法能够实现快速运动目标的跟踪以及能够解决场景中运动物体大比例遮挡的问题。Due to the bad effect of tracking fast-moving objects and the problem of the unideal initial position and the severe occlusion based on Mean shift algorithm, this paper presents a new algorithm named Kalman Mean Shift 3D difference algorithm. The simulation shows that the proposed algorithm can track the fast moving objects effectively and can solve the problem when the target is almost sheltered.

关 键 词：3D残差 跟踪 KALMAN Mean SHIFT 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]