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《毕业设计（论文）mean shift目标追 踪算法实验研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要目标跟踪可应用于基于视频的人机交互、视频监控、医学诊疗和自动驾驶等领域。它涉及到图像处理、模式识别、自动控制以及人工智能等。目标跟踪方法分为基于检测和基于匹配的方法。前者包括背景差分法、帧差法和运动场估计法等；后者包括基于区域、特征、模型和变形模板匹配的目标跟踪方法等。论文研究MeanShift目标跟踪算法。在跟踪过程中，由人工选取视频序列初始帧中的目标区域，在RGB颜色特征空间中建立模板，以相似性最大为原则，用Bhattacharyya系数度量模板间的相似度，并在后续帧中不断迭代，直到搜索出变化目标的实际位置。论文给出了MeanShift目标跟踪算法实现的四个
2、对比实验，并对目标存在干扰、遮挡和运动速度过快等条件下出现跟踪失败进行了分析。MeanShift目标跟踪算法具有所需先验知识少、计算复杂度低和易于实现等特点。由于其核函数窗口宽度固定不变，当目标与背景过于相似、目标快速运动或大面积被遮挡时，容易出现跟踪失败的情形。关键词：目标跟踪；MeanShift算法；相似性函数IIAbstractTargettrackingcanbeappliedtovideo-basedhuman-computerinteraction,videosurveillance,medicaldiagnosisandautomaticdriving
3、andtheotherfields,whichinvolvesimageprocessing,patternrecognition,automaticcontrolandartificialintelligence.Thetargettrackingmethodisbasedonthedetectionandmatching-basedapproach.Theformerincludesbackgrounddifferencemethod,framedifferencemethodandmotionfieldestimationmethod,andthelatter
4、includestargettrackingmethodbasedonregion,feature,modelanddeformationtemplatematching.ThispaperdoesresearchonMeanShiftTargetTrackingAlgorithm.Intheprocedureoftracking,thetemplateisestablishedbymanuallyselectingthetargetregionintheinitialframeofthevideosequence,andthetemplateisestablish
5、edintheRGBcolorfeaturespace.TheBhattacharyyacoefficientisusedtomeasurethesimilaritybetweenthetemplatesandtheiterationsinthesubsequentframes,untiltheactualpositionofthechangingtargetissearched.Inthispaper,fourcontrastexperimentsarecarriedoutbytheMeanShifttargettrackingalgorithm,andthefa
6、ilureintrackingisanalyzedundertheconditionthatthetargethasinterference,occlusionandtoofastmovementspeed.TheMeanShifttargettrackingalgorithmhasthecharacteristicsoflesspriorknowledge,lowcomputationalcomplexityandeasyimplementation.Becausethewidthofitskernelwindowisfixed,whenthetargetisto
7、osimilartothebackground,movesquicklyoritslargeareaisblocked,it'seasytofailintracking.Keywords:objecttracking;MeanShiftalgorithm;similarityfunctionII目录摘要IAbstractII目录III图表目录IV第一章绪论21.1课题研究目的与意义21.1.1选题的背景与意义21.1.2国内外研究动态31.2本课题研究任务41.2.1主要工作41.2.2论文主要内容5第二章目标跟踪方法62.1几种目标跟踪方法62.1.1基于匹配
