下图是我在一张图上面实现的迭代shift,首先选中一块目标区域,计算好目标直方图,然后将候选区域从目标区域的位置平移一段距离,执行meanshift算法,结果候选区域慢慢收敛到了目标区域,图上绿十字代表整个shift的轨迹。这就是跟踪的基础了,把在同一张图上执行meanshift改为在连续两帧图像上执行就可以实现跟踪了。 多目标...
缺乏必要的模型更新方法;整个跟踪过程中跟踪窗口的大小保持不变,当目标存在尺度变化的时候会导致尺度定位不准确。 连续自适应的Meanshift(CamShift)算法 Bradski根据Mean Shift算法的不足,提出了Camshift算法。CamShift算法,即Continuously Adaptive Mean-Shift算法,基本思想就是对视频图像的多帧进行MeanShift运算,将上一帧结果...
一:目标模型的描述 1)在起始帧,通过鼠标确定一个包含所有目标特征的椭圆,称为被跟踪目标的目标区域,这个区域也是核函数作用的区域,区域大小等于核函数的带宽; 2)对目标区域进行描述,常用的方法是按照直方图的方式将像素的值域分成k个区间。每个区间按照值域的大小对应一个特征值。然后求出图像的像素值取每个特征值的...
综合前人的方法以及问题,本文提出一种基于边缘特性的Mean Shift核窗口自动调节方法,它是检测目标区域的边缘,根据形心求取核窗口大小,核窗口大小会实时地根据目标的尺度变化而变化,提高跟踪准确度,并且算法复杂度大大减小。 1 Mean Shift跟踪技术 Mean Shift算法运用在运动目标跟踪时,首先根据目标特征的概率直方图建立初始...
本文所用的Mean Shift算法步骤如下[4]:首先使用一种非参数概率密度来建立一个色彩分布模型描述跟踪目标,用Bhattacharyya系数(巴氏系数)确定目标物体与背景的相似点,然后取概率平均值来确定运动目标最有可能移动的区域。算法过程如下: 假设目标物体中心位于x0,设{xi}i=1…n为目标物体的标准像素点,b(xi)表示xi点的...
Mean Shift算法是众多优秀的运动目标跟踪算法之一。本文的主要研究内容为Mean Shift理论和传统的Mean Shift目标跟踪算法,Mean Shift算法采用核颜色直方图作为描述目标的模型,核函数的单峰性使得该算法对目标的部分遮挡或目标变形具有较好的鲁棒性,并且具有较好的实时性。 本文介绍了Mean Shift的一些相关理论,如核密度估计...
在颜色模型上使用均值漂移Mean-Shift 两种方法: 1)创建一个颜色“似然”图像,像素通过与所需颜色(最适合单一颜色的对象)的相似性加权 2)用直方图表示颜色分布。使用 mean-shift 方法查找与颜色分布最相似的区域。 Mean-Shift 目标跟踪——目标表示 Mean-Shift 目标跟踪——PDF表示 ...
基于mean-shift算法的目标跟踪.docx,1引言 让机器人具有视觉是人类的一个梦想,机器拥有人类的视觉功能对世界产生 的影响怎么估计大概都不为过。现实世界中的物体都是三维的,而人眼所获得的 景物图像是二维的,人类的视觉系统能从二维图像中获得三维信息,从而感知三 维世
目标跟踪:例如针对监控视频中某个人物的动态跟踪; 常规聚类,如用户聚类等。 0x01 Mean Shift算法理论 1.1 Mean Shift向量 对于给定的d维空间Rd中的n个样本点xi,i=1,⋯,n,则对于x点,其Mean Shift向量的基本形式为: 其中,Sh指的是一个半径为h的高维球区域,如上图中的圆形区域。Sh的定义为: ...
用mean shift来跟踪属于确定性算法,粒子滤波器属于统计学方法。meanshift跟踪算法相对于粒子滤波器来说可能实时性更好一些,但是跟踪的准确性在理论上还是略逊于粒子滤波器的。mean shift跟踪的的实质就是通过对应的模板来确定目标的下一个位置。通过迭代找到新的中心点(即是目标的新的位置点)。有关跟踪的code如下所示...