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一种利用改进的均值漂移跟踪的高效目标跟踪系统的开发

摘要

目标跟踪是使用摄像机在一段时间内定位一个移动物体(或多个物体)的过程。它有多种用途，其中一些是:人机交互、安全与监控、视频通信和压缩、增强现实、交通控制、医学成像和视频编辑。由于视频中包含大量的数据，视频跟踪可能是一个耗时的过程。文献中已经报道了大量的目标跟踪算法，但目前还缺乏一种既能跟踪目标又能识别目标方向和运动的有效算法。提出了一种基于改进均值漂移跟踪(MMST)算法的目标跟踪系统。本文主要研究的是在均值漂移跟踪框架下如何估计目标的尺度和方向变化。在原有的均值漂移跟踪算法中，可以很好地估计目标的位置，而尺度和方向变化不能自适应估计。本文对现有的均值漂移跟踪技术进行了有效的改进，从目标模型和候选模型中得到的权重图像可以表示像素属于目标的可能性，在这项工作中，它将表明原来的均值漂移跟踪算法可以用权重图像的零阶矩和一阶矩推导出来。

Abhishek Kesharwani, Preeti Tuli

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