二、基于MeanShift的目标跟踪算法 基于均值漂移的目标跟踪算法通过分别计算目标区域和候选区域内像素的特征值概率得到关于目标模型和候选模型的描述,然后利用相似函数度量初始帧目标模型和当前帧的候选模版的相似性,选择使相似函数最大的候选模型并得到关于目标模型的Meanshift向量,这个向量正是目标由初始位置向正确位置移动的...
Meanshift算法是一种基于密度的聚类算法,它在目标跟踪中的应用主要是通过不断地迭代移动质心来跟踪目标。具体来说,Meanshift算法的目标跟踪过程可以分为以下几个步骤: 初始化:首先,需要设定一个初始的搜索窗口,这个窗口通常是以目标的中心位置为中心,设定一个合适的半径。 计算密度:在搜索窗口内,计算每个点的密度,这可...
Meanshift算法在多目标跟踪中的应用 策略:虽然Meanshift算法主要用于单目标跟踪,但可以通过对每个目标分别应用Meanshift算法来实现多目标跟踪。这意味着需要对视频序列中的每个目标进行独立跟踪,而不是同时跟踪所有目标。 优化:为了提高多目标跟踪的效率,可以考虑使用Meanshift算法的优化版本,如CamShift算法,它通过连续自适应的...
meanshift算法其实通过名字就可以看到该算法的核心,mean(均值),shift(偏移),简单的说,也就是有一个点 ,它的周围有很多个点 我们计算点 移动到每个点 所需要的偏移量之和,求平均,就得到平均偏移量,(该偏移量的方向是周围点分布密集的方向)该偏移量是包含大小和方向的。然后点 就往平均偏移量方向移动,再以此为...
以上为mean shift的数学原理。有关文字的叙述已经在上一篇中提到了。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。
meanshift跟踪算法: meanshift算法用于视觉跟踪时,将基于前一图像中的对象的颜色直方图在新图像中创建置信度图,并使用均值平移来找到靠近对象旧位置的置信度图的峰值。 置信度图是新图像上的概率密度函数,为新图像的每个像素指定一个概率,该概率是前一图像中的对象中出现的像素颜色的概率。
这篇文章接着介绍一些目标跟踪中常用的算法。 基于中值滤波的背景减除 背景减除(background subscription)目的在于区分场景背景和场景运动,从而进行运动检测。 中值滤波器是顺序统计滤波器的一种,即用该像素的相邻像素的灰度中值来代替该像素的值,传统中值滤波(Standard Median Filter)通过快速排序寻找像素点集合的中值,该...
其中probImage为输入图像直方图的反向投影图,window为要跟踪目标的初始位置矩形框,criteria为算法结束条件。函数返回一个有方向角度的矩阵。该函数的实现首先是利用meanshift算法计算出要跟踪的中心,然后调整初始窗口的大小位置和方向角度。在camshift内部调用了meanshift算法计算目标的重心。
听了场关于“从判别式目标跟踪到视频目标分割”的报告,有一点想法。大体是关于:如何利用跟踪算法对现有目标检测系统进行补充,可能是运行速度方面也有可能是从准确率的角度去考虑。 一、目标检测和目标跟踪的异同 密集跟踪与稀疏跟踪角度论述 目标跟踪就像你跟踪某个人,一直尾随着他。我们在动画图像(.gif)或者视频中跟踪...
MeanShift可以应用在很多领域,比如聚类,图像平滑,图像分割。尤其是应用在目标跟踪领域,其跟踪算法是通过计算候选目标与目标模板之间相似度的概率密度分布,然后利用概率密度梯度下降的方向来获取匹配搜索的最佳路径,加速运动目标的定位和降低搜索的时间,因此在目标实时跟踪领域有着很高的应用价值。该算法由于采用了统计特征,因...