论文研究基于相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法.pdf

针对传统窗宽固定不变的Mean-Shift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小变化这一问题，提出了一种基于目标相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。首先利用目标与背景的特征显著性，提高跟踪算法空间定位准确性；然后利用局部穷搜索的方法，计算目标模型与每一帧目标跟踪中心点附近一定区域的相似性；最后通过统计分析前后帧相似像素点数目变化，确定目标尺度变化情况，从而建立一种自适应更新带宽准则，提高算法对目标尺度变化的自适应性。实验结果表明，改进的算法可以有效地提高Mean-Shift跟踪算法空间和尺度定位准确性。