基于特征贡献度的mean shift视频跟踪算法

特征空间分析是视觉跟踪中的关键问题. 针对mean shift 跟踪算法中模板匹配问题, 提出了特征贡献度概 念, 有效减少了背景和噪声因素干扰, 使重要性特征在匹配中起到关键作用; 利用结构二值分布图携带空间结构信息 的优点, 很好地避免了统计特征的匹配误差, 在一定程度上提高了跟踪的精度和鲁棒性. 仿真实验结果表明该算法具 有一定的优越性和实时性, 在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果.