MeanShift算法原理和在目标跟踪上的应用.ppt
基于mean_shift算法的目标跟踪方法
收稿日期 :2005211230 基金项目 : 国家自然科学基金资助 ( 60572023) 作者简介 : 叶 佳 (19822) ,女 ,硕士研究生 ,研究方向为信号处理及应用 ,queenafly @163. com ; 张建秋 (19622) ,男 ,教授 ,博士生导师 ,IEEE 高级会员 ,研究方向为信息处理理论及其在测量和仪器 、 新型传感器 、 控制和通信中的应用 ,jqzhang01 @f udan. edu. cn.
1
2 Mean2shif t 算法
2. 1 密度估计
n x x i ∈S h ( x)
∑[x
2
i
- x] =
1
nx x i ∈S h ( x)
∑x
i
- x ( 5)
同样 , 式 ( 4) 也可以被写为 :
^
密度估计 就是从一组未知概率密度分布的观 测值中估计出其满足的概率密度分布 1 通常有两种 方法 : 参量法和非参量法 1 参量法是假设数据点是 由我们已知的分布 ( 譬如高斯分布) 产生的 , 然后由 已知分布去近似要求分布 ; 而非参量法则是按照实 际情况找出数据点的分布 , 而不在已知各分布中找 与其相近的分布 ,这样估计出来的概率密度分布更 加准确 1 非参量密度估计的方法有很多 , 比如直方 图法 ,最邻近法 , 核密度估计 [ 9 ] 等等 , 其中核密度估 计是应用最为广泛的技术 , 下面给出核密度估计的 式子 . 在 d 维 欧 式 空 间 R d 中 给 定 n 个 数 据 点
预测数据关联以及状态更新1在线性条件下预测以及状态更新都可以由卡尔曼滤波器来完成所以问题的关键在于如何对观测数据进行有效关联1目前的数据关联算法有基于每个目标在每个时刻至多只能产生一个测量值假设的最邻近数据关联法nnda概率数据关联法pdaf联合概率数据关联jpda以及基于每一个测量值都以一定的概率来自每一个目标假设概率的多假设法pmht但前者通常只能就这个观测值是否属于目标作出硬判决在目标密度较大时容易跟错目标而后者通过em算法能在目标值与测量值之间利用后验概率关联做出软判断是一种优于一般的数据关联方法但是计算量比较大1本文将mean2shift的方法应用于数据关联跳出传统的思维框架首次利用概率密度分布的概念来区分服从不同参数分布的数据从整体上对观测数据进行整合分类并结合最邻近法对分类好的数据进行一次性数据关联即可将源于目标的观测值与杂波分开计算速度快而且可以达到em算法相当的效果在杂波密度较大的情况下尤其适用1多目标跟踪问题的描述假设有个目标的状态和测量方程如下
基于meanshift的目标跟踪算法——完整版
基于Mean Shift的目标跟踪算法研究指导教师：摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。
首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。
实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。
关键词：显著图目标跟踪Mean ShiftMean Shift Tracking Based on Saliency MapAbstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability.1 引言Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。
meanshift 聚类
MeanShift聚类分类：计算机视觉2012-03-23 14:021423人阅读评论(0)收藏举报算法优化存储cMean shift主要用在图像平滑和图像分割（那个跟踪我现在还不清楚），先介绍一下平滑的原理：输入是一个5维的空间，2维的（x，y）地理坐标，3维的（L，u，v）的颜色空间坐标，当然你原理也可以改写成rgb色彩空间或者是纹理特征空间。
先介绍一下核函数，有uniform的，也有高斯的核函数，不管是哪个的，其基本思想如下：简单的平滑算法用一个模板平均一下，对所有的像素，利用周围的像素平均一下就完事了，这个mean shift的是基于概率密度分布来的，而且是一种无参的取样。
有参的取样就是假设所有的样本服从一个有参数的概率分布函数，比如说泊松分布，正态分布等等，高中生都知道概率公式里面是有参数的，在说一下特征空间是一个5维的空间，距离用欧几里德空间就可以了，至少代码里就是这样实现的，而本文的无参取样是这样的：在特征空间里有3维的窗口（想象一下2维空间的窗口），对于一个特征空间的点，对应一个5维的向量，可以计算该点的一个密度函数，如果是有参的直接带入该点的坐标就可以求出概率密度了，基于窗函数的思想就是考虑它邻近窗口里的点对它的贡献，它假设密度会往密集一点的地方转移，算出移动之后的一个5维坐标，该坐标并会稳定，迭代了几次之后，稳定的地方是modes。
这样每一个像素点都对应一个这么一个modes，用该点的后3维的值就是平滑的结果了，当然在算每个点的时候，有些地方可能重复计算了，有兴趣的化你可以参考一下源代码，确实是可以优化的。
总结一下mean shift的平滑原理就是在特征空间中向密度更高的地方shift（转移）。
其次是怎么利用mean shift分割图像.先对图像进行平滑，第2步利用平滑结果建立区域邻接矩阵或者区域邻接链表，就是在特征空间比较近的二间在2维的图像平面也比较接近的像素算成一个区域，这样就对应一个区域的邻接链表，记录每个像素点的label值。
meanshif算法简介PPT课件
Meanshift的背景
Mean Shift 这个概念最早是由 Fukunaga等人于1975年在一篇关于概率密度梯度函 数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏 移的均值向量。
直到20年以后,也就是1995年,,Yizong Cheng 发表了一篇对均值漂移算法里程碑意义的文章。对 基本的Mean Shift算法在以下两个方面做了改进, 首先Yizong Cheng定义了一族核函数,使得随着样 本与被偏移点的距离不同,其偏移量对均值偏移向 量的贡献也不同,其次Yizong Cheng还设定了一个 权重系数,使得不同的样本点重要性不一样,这大大 扩大了Mean Shift的适用范围.另外Yizong Cheng 指出了Mean Shift可能应用的领域,并给出了具体 的例子。
Mean shift向量的物理意义的什么呢？
为了更好地理解这个式子的物理意义，假设上式中g(x)=1 平均的偏移量会指向样本点最密的方向，也 就是概率密度函数梯度方向
下面我们看一下mean shift算法的步骤
mh x
给定一个初始点x,核函数G(x), 容许误差 ,Mean
Shift算法循环的执行下面三步,直至结束条件满足,
若再考虑到
这个表达式就是基于核函数
的概率密度函数的估计
怎样找到数据集合中数据最密集的地方呢？
数据最密集的地方，对应于概率密度最大的地方。我们可 以对概率密度求梯度，梯度的方向就是概率密度增加最大 的方向，从而也就是数据最密集的方向。
令 的梯度对所有 廓函数，核函数
,假设除了有限个点，轮廓函数
均存在 。将
Meanshift的应用
• Mean Shift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
《2024年基于MeanShift的运动目标跟踪算法研究》范文
《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的关注和应用。
Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，在目标跟踪领域具有广泛的应用前景。
本文旨在研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，分析其原理、优势及不足，并探讨其在实际应用中的优化策略。
二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的迭代算法，其基本思想是通过不断移动目标的质心位置，使得目标模型与场景模型之间的概率密度差异最小化，从而实现目标的跟踪。
具体而言，Mean Shift算法首先通过计算目标模型的颜色直方图和场景中每个像素的颜色直方图之间的相似度，确定目标在场景中的位置。
然后，根据当前位置附近的像素点进行加权平均，得到一个新的位置作为下一次迭代的起点。
通过多次迭代，最终得到目标在场景中的准确位置。
三、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法基于Mean Shift的运动目标跟踪算法主要利用Mean Shift算法的原理，通过在视频序列中不断更新目标的位置和大小，实现对运动目标的跟踪。
具体而言，该算法首先在视频序列中选取一个初始的目标区域，并计算该区域的颜色直方图作为目标模型。
然后，在后续的视频帧中，通过计算每个像素点与目标模型之间的相似度，确定目标在当前帧中的位置。
接着，根据目标的形状和大小对目标区域进行适当的缩放和调整，得到更加准确的跟踪结果。
最后，将当前帧的目标位置作为下一次迭代的起点，继续进行跟踪。
四、算法优势及不足基于Mean Shift的运动目标跟踪算法具有以下优势：1. 算法简单易懂，实现起来较为容易；2. 适用于多种类型的运动目标，具有较强的通用性；3. 可以实现对目标的实时跟踪，具有较高的实时性。
然而，该算法也存在一些不足之处：1. 对目标的形状和大小变化较为敏感，当目标发生形状或大小变化时，可能会导致跟踪失败；2. 当目标周围存在与目标颜色相似的干扰物时，可能会产生误判或丢失目标；3. 对于复杂的场景和动态的背景环境，该算法的鲁棒性有待提高。
《2024年度基于MeanShift的运动目标跟踪算法研究》范文
《基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究》篇一一、引言运动目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它涉及到图像处理、模式识别、人工智能等多个领域的知识。
随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标跟踪算法在智能监控、智能交通、人机交互等领域得到了广泛的应用。
Mean Shift算法作为一种有效的跟踪算法，在处理复杂背景下的运动目标跟踪问题中具有很好的性能。
本文旨在研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，分析其原理、优势及不足，并提出改进措施。
二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的迭代优化算法，其基本思想是通过计算目标模型与候选模型的相似度来定位目标的位置。
在运动目标跟踪中，Mean Shift算法首先提取出目标区域的特征，然后根据特征计算出一个均值漂移向量，从而得到一个新的目标位置。
迭代多次后，目标的位置会逐渐逼近其真实位置。
三、Mean Shift算法的优势Mean Shift算法在运动目标跟踪中具有以下优势：1. 实时性：Mean Shift算法的运算速度较快，能够实时地更新目标的位置。
2. 鲁棒性：Mean Shift算法对光照变化、部分遮挡等干扰因素具有较强的鲁棒性，能够在复杂背景下准确地跟踪目标。
3. 简单性：Mean Shift算法的实现过程相对简单，易于编程实现。
四、Mean Shift算法的不足及改进措施尽管Mean Shift算法在运动目标跟踪中具有诸多优势，但仍存在一些不足。
例如，当目标发生剧烈运动或被完全遮挡时，算法的跟踪效果可能会受到影响。
针对这些问题，可以采取以下改进措施：1. 引入多特征融合：通过融合多种特征（如颜色、纹理等），提高算法对不同场景的适应性。
2. 引入卡尔曼滤波：利用卡尔曼滤波对目标的位置进行预测和更新，提高算法的鲁棒性。
3. 结合其他算法：将Mean Shift算法与其他跟踪算法（如光流法、支持向量机等）相结合，形成混合跟踪算法，以提高算法的准确性。
基于Meanshift算法的实时目标跟踪系统
设计了一种基于 TMS320C6455 与 FPGA 的实时图像跟踪系统，该 系统首先采用 MAX9526 采集图像， 利用 FPGA 对图像进行均值滤波， 滤波后数据采用乒乓方式传输给 DSP。Mean Shift 跟踪算法采用图 像像素灰度距离中心点的距离作 为目标特征建立核函数，实现对 目标的实时跟踪。实验表明，该 系统具有良好的实时性与稳定性。
2 系统硬件设计
本系统采用 TMS320C6455 为核心处理 器，处理复杂的跟踪算法，以大容量的 FPGA 作为协处理器，进行图像预处理和接口逻辑及 时序控制信号的产生， 其原理框图如图 1 所示。 2.1 图像采集及预处理 此模块单元包括模拟视频驱动电路、视 频 A/D 转化及大容量 FPFA 芯片等几部分。 工作时，CCD 摄像机输出模拟视频信号，经 视频驱动电路分成两路信号，一路经字符叠加 等形成复合视频信号输出给显示器，另一路经 MAX9526 视频解码芯片解码，进行模数转换， 输出视频行场同步信号及数字化图像数据； FPGA 根据视频行场同步信号产生时序控制信 号，并对输入的视频数据进行滤波等预处理，
摘 要
显 示 器
图 1：系统原理框图 程序存储器及对外通信接口等高集成电路来构 建实时跟踪系统的硬件电路，以实现主要的 Mean Shift 目标跟踪算法。 滤波后的数据按照乒乓结构操作经 FPGA 内部 RAM 导入给高速 DSP 芯片。其硬件连接图如 图 2 所示。 2.2 算法处理模块 算法处理模块主要由一片 TMS320C6455 组 成。TMS320C6455 是 TI 公 司 推 出 的 目 前 单 片 处 理 能 力 最 强 的 高 性 能 定 点 DSP， 它 是 基 于 第 三 代 先 进 VelociTI VLIW（very long instruction word： 超 长 指 令 字） 结 构 开 发出来的新产品，每个周期可以同时执行 8 条 32 位 的 指 令，16 位 定 点 处 理 能 力 可 达 到 9600MMACS， 最 高 主 频 为 1.2GHz。 片 内 采 用两级高速缓存结构，其中 L2 有 2M 字节的 RAM 数据空间可供使用，C6455 还具有强大 的外部存储器接口 EMIF，可以连接 DDR2 等 高速外部存储器，同时集成了高速串行接口 SRIO，方便多 DSP 并行工作。这些特性可以 满足视频图像处理算法的需求，非常适合作为 这类算法的硬件处理平台。
Mean_shift跟踪算法及其在光电跟踪系统中的应用
第7卷第2期2014年4月中国光学Chinese OpticsVol．7No．2Apr．2014收稿日期：2013-12-21；修订日期：2014-02-23基金项目：中国科学院长春光学机密机械与物理研究所三期创新工程资助项目（No．065X32CN60）文章编号2095-1531（2014）02-0332-07Mean-shift 跟踪算法及其在光电跟踪系统中的应用王铭明1，2，陈涛1*，王建立1，阴玉梅1（1．中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033；2．中国科学院大学，北京100049）摘要：针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求，设计了一种基于灰度直方图的Mean-shift 图像跟踪算法，对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进，抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。
算法在系统上位机Vis-ual C ++6．0平台上实现，当光电跟踪系统捕获到运动目标后，利用Mean-shift 图像跟踪算法跟踪运动目标，并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号，驱动跟踪器跟踪目标。
实验结果表明：设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标，使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30ᵡ之内。
关键词：光电跟踪系统;图像跟踪;运动目标;Mean-shift ;背景加权;脱靶量中图分类号：TP391．4文献标识码：Adoi ：10．3788/CO．20140702．0332Mean-shift tracking algorithm and its applicationin optoelectronic tracking systemWANG Ming-ming 1，2，CHEN Tao 1*，WANG Jian-li 1，YIN Yu-mei 1（1．Changchun Institute of Optics ，Fine Mechanics and Physics ，Chinese Academy of Sciences ，Changchun 130033，China ；2．University of Chinese Academy of Sciences ，Beijing 100049，China ）*Corresponding author ，E-mail ：chent @ciomp．ac．cnAbstract ：In order to fulfill the requirement to extract miss distance of moving target in real time in optoelec-tronic tracking system ，a Mean-shift image tracking algorithm based on gray histogram is designed．The target model and the candidate model of the algorithm are improved ，and the impact of background pixels on target tracking is suppressed．The algorithm is implemented in the Visual C ++6．0platform in the upper computer of the system．When the optoelectronic tracking system captures the moving target ，the system uses the Mean-shift image tracking algorithm to track the moving target．The miss distance is used as the input signal of the servo control system to drive the tracking device to track the target．Experiment results show that the proposed Mean-shift algorithm is able to track the moving target in real time precisely and effectively so that the angledeviation can be limited within30arc sec．Key words：optoelectronic tracking system；image tracking；moving object；Mean-shift；background weighted；miss distance1引言光电跟踪系统是典型的光、机、电、控制和信号处理一体化的集成装置，广泛应用于实时监控、导弹导引、激光通信、武器火控系统等领域［1-2］。
meanshift算法简介
基于核函数G(x)的 概率密度估计
•
用核函数G在 x点计算得到的Mean Shift 向量 正比于归一化的用核函数K估计的概率 密度的函数 的梯度,归一化因子为用核函数 G估计的x点的概率密度.因此Mean Shift向量 总是指向概率密度增加最大的方向.
Mean shift向量的物理意义的什么呢？
2ck ,d
n
2
2ck ,d cg ,d 2 d h cg ,d nh
g i 1
n
n x xi 2 xi g 2 h x xi i 1 x n x x 2 h i g h i 1
为了更好地理解这个式子的物理意义，假设上式中g(x)=1
平均的偏移量会指向样本点最密的方向，也 就是概率密度函数梯度方向
下面我们看一下mean shift算法的步骤
mh x
给定一个初始点x,核函数G(x), 容许误差 ,Mean Shift算法 循环的执行下面三步,直至结束条件满足, •计算mh ( x) •把 mh ( x)赋给 x. •如果 mh ( x) x ,结束循环;若不然,继续执行(1)
0 =1，2…..m i=1，2…..m
(5)若
，则停止；否则y ←y1转步骤②。
0
限制条件：新目标中心需位于原目标中 心附近。
Meanshift跟踪结果
• 转word文档。
• Meanshift优缺点： 优点 ①算法复杂度小； ②是无参数算法，易于与其它算法集 成； ③采用加权直方图建模，对目标小角 度旋转、轻微变形和部分遮挡不敏感等。
MeanShift
§5-1Mean Shift 算法Mean Shift 算法是由Fukunaga 和Hosteler 于1975年提出的一种无监督聚类方法[109]，Mean Shift 的含义是均值偏移向量，它使每一个点“漂移”到密度函数的局部极大值点。
但是再提出之初，Mean Shift 算法并没有得到广泛的重视，直到1995年，Cheng 等人对该算法进行了进一步的研究[110]，提出了一般的表达形式并定义了一族核函数，从而扩展了该算法的应用领域，此后Mean Shift 算法逐步得到了人们的重视。
目前，Mean Shift 算法已广泛应用于目标跟踪[111~114]、图像分割与平滑[115~118]等领域，同时由于该算法具有简洁、能够处理目标变形等优点，也是目前目标跟踪领域的一个重要研究热点。
5-1-1 Mean Shift 算法原理Mean Shift 算法是一种基于密度梯度的无参数估计方法，从空间任意一点，沿核密度的梯度上升方向，以自适应的步长进行搜索，最终可以收敛于核密度估计函数的局部极大值处。
基本的Mean Shift 算法可以描述为：设{}()1,,i x i n = 为d 维空间R d 中含有n 个样本点的集合，在点x 处的均值偏移向量的基本形式可以由式(5.1)表示：1()()hh ix S M x xx k∈=-∑ (5.1)其中，S h 是R d 中满足式(5.2)的所有y 点集合，其形状为一个半径为h 的高维球区域。
k 为所有n 个样本点中属于高维球区域的点的数目。
(x i -x )为样本点相对于点x 的偏移向量。
根据式(5.1)的定义可知，点x 的均值偏移向量就是所有属于S h 区域中的样本点与点x 的偏移向量均值，而S h 区域中的样本点大多数是沿着概率密度梯度的方向，所以均值漂移向量的方向与概率密度梯度方向一致，图5.1为具体的示意图。
{}2():()()Th S x y y x y x h=--≤ (5.2)图5.1 Mean Shift 示意图 Fig.5.1 Mean Shift sketch map根据式(5.1)和图5.1可以看出，所有属于区域S h 中的样本点对于点x 的均值漂移向量贡献度相同，而与这些点与点x 间的距离无关。
MeanShift算法
核函数也称“窗口函数”。
一维空间用到的核函数有高斯（Gaussian）、余弦弧（Cosinus arch）、双指数（Double Exponential）、均匀（Uniform）、三角（Trangle）、依潘涅契科夫（Epanechikov）、双依潘涅契科夫（DoubleEpanechnikov）、及双权（Biweight）函数。
图2.1给出了最常用的几个核函数给定一组一维空间的n个数据点集合令该数据集合的概率密度函数假设为f (x)，核函数取值为，那么在数据点x处的密度估计可以按下式计算：上式就是核密度估计的定义。
其中，x为核函数要处理的数据的中心点，即数据集合相对于点x几何图形对称。
核密度估计的含义可以理解为：核估计器在被估计点为中心的窗口内计算数据点加权的局部平均。
或者：将在每个采样点为中心的局部函数的平均效果作为该采样点概率密度函数的估计值。
MeanShift实现：1.选择窗的大小和初始位置.2.计算此时窗口内的Mass Center.3.调整窗口的中心到Mass Center.4.重复2和3，直到窗口中心"会聚"，即每次窗口移动的距离小于一定的阈值，或者迭代次数达到设定值。
meanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。
它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。
但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。
而且网上也没有合理的解释。
经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。
在opencv中，进行meanshift其实很简单，输入一张图像（imgProb），再输入一个开始迭代的方框（windowIn）和一个迭代条件（criteria），输出的是迭代完成的位置（comp ）。
这是函数原型：int cvMeanShift( const void* imgProb, CvRect windowIn,CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp )但是当它用于跟踪时，这张输入的图像就必须是反向投影图了。
MeanShift及相关算法在视频跟踪中的研究
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MeanShift（均值漂移）原理及在视频跟踪中的使用
MeanShift （均值漂移）原理及在视频跟踪中的使⽤MeanShift(均值漂移)MeanShift （均值漂移）的核⼼思想就是通过计算均值，将⼀个点移动到密度最⼤的地⽅。
具体的实现步骤及原理，通过迭代随机选择⼀个特征点作为圆⼼，计算设置的半径范围内所有的特征点到圆⼼的向量，圆⼼是七点起点。
最终得到⼀个向量，这个向量就是这个选择的圆⼼将要移动的距离和⽅向；继续迭代到当这个向量的模⼩于设置的阈值的时候，停⽌迭代，这个点就是我们要找的中⼼点。
计算公式就是：给定d 维空间R d 的n 个样本点 ,i =1,…,n ,在空间中任选⼀点x ，那么Mean Shift 向量的基本形式定义为:M h =1K ∑x i ∈S k x i −x S k 是⼀个半径为h 的⾼维球（这⾥我们就讨论的⼆位图像）区域,满⾜以下关系的y 点的集合,S h (x )=y :y −x i T (y −xi )<h 2k 表⽰在这n 个样本点x i 中,有k 个点落⼊S k 区域中.MeanShift ⽰意图任选⼀个点，然后以这个点为圆⼼，h 为半径做⼀个⾼维球，因为有d 维，d 可能⼤于2，所以是⾼维球。
落在这个球内的所有点和圆⼼都会产⽣⼀个向量，向量是以圆⼼为起点落在球内的点位终点。
然后把这些向量都相加。
相加的结果就是下图中黄⾊箭头表⽰的MeanShift向量。
然后，再以这个MeanShift 向量的终点为圆⼼，继续上述过程，⼜可以得到⼀个MeanShift向量。
MeanShift 算法在视频⽬标跟踪中的应⽤MeanShift 算法在视频跟踪中的应⽤⾸先就需要建⽴向上⾯⼀样的特征点⽤于计算加和的向量。
这⾥不能直接⽤图像中的像素值来作为向量，我个⼈的理解就是图像中的像素并没有什么特别的地⽅，这个选择特征点呢！那么就必须对图像进⾏处理才能得到我们想要的特征图，⽅法就是获取反向投影图。
反向投影图反向投影图的获取⾸先我们需要得到上⼀帧中的感兴趣区域（也就是⽬标区域），就是我们平时所理解的给定的第⼀帧的⽬标区域，我们的⽬标就是在下⼀帧中找到这上⼀帧的给定的⽬标区域相识的区域。
基于MeanShift算法的目标跟踪解析
基于MeanShift算法的目标跟踪1 算法描述1.1 meanshift算法背景meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，Fukunage等人在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出这一概念。
其最初的含义正如其名：偏移的均值向量；但随着理论的发展，meanShift的含义已经发生了很多变化。
如今，我们说的meanShift算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。
在很长一段时间内，meanShift算法都没有得到足够的重视，直到1995年另一篇重要论文的发表。
该论文的作者Yizong Cheng定义了一族核函数，使得随着样本与被偏移点的距离不同，其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同。
其次，他还设定了一个权重系数，使得不同样本点的重要性不一样，这大大扩展了meanShift的应用范围。
此外，还有研究人员将非刚体的跟踪问题近似为一个meanShift的最优化问题，使得跟踪可以实时进行。
目前，利用meanShift进行跟踪已经相当成熟。
1.2 meanshift算法原理Meanshift可以应用在很多领域，比如聚类，图像平滑，图像分割，还在目标跟踪领域有重要的应用。
Meanshift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，因此其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，因此对噪声具有很好的鲁棒性；由于是一个蛋参数算法，容易作为一个模块和其他算法集成；采用核函数直方图建模，对边缘阻挡、目标的旋转、变形以及背景运动都不敏感；同时该算法构造了一个可以用meanshift算法进行寻优的相似度函数。
Meanshift本质上是最陡下降法，因此其求解过程收敛速度快，使得该算法具有很好的实用性。
meanshift算法详解 PPT
Region of interest
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
What is Mean Shift ?
A tool for: Finding modes in a set of data samples, manifesting an underlying probability density function (PDF) in RN
K(x - xi )
A function of some finite number of data points x1…xn
In practice one uses the forms:
Data
d
K (x) c k(xi ) or K(x) ck x i 1
Same function on each dimension
Non-parametric Density GRADIENT Estimation
(Mean Shift)
PDF Analysis
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Non-Parametric Density Estimation
Assumption : The data points are sampled from an underlying PDF
Data point density implies PDF value !
Assumed Underlying PDF
Real Data Samples
Non-Parametric Density Estimation
MeanShift与基于MeanShift的目标跟踪算法及实现
MeanShift与基于MeanShift的目标跟踪算法及实现导论：无参密度估计也叫做非参数估计，和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法。
参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数，在实际的应用中这个条件很难达到。
而无参数密度估计方法对先验知识要求最少，完全依靠训练数据进行估计，并且可以用于任意形状的密度估计。
所以依靠无参密度估计方法，即不事先规定概率密度函数的结构形式，在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出。
常用的无参密度估计方法有：直方图法、最近邻域法和核密度估计法。
MeanShift算法正是属于核密度估计法，它不需要任何先验知识而完全依靠特征空间中样本点的计算其密度函数值。
对于一组采样数据，直方图法通常把数据的值域分成若干相等的区间，数据按区间分成若干组，每组数据的个数与总参数个数的比率就是每个单元的概率值；核密度估计法的原理相似于直方图法，只是多了一个用于平滑数据的核函数。
采用核函数估计法，在采样充分的情况下，能够渐进地收敛于任意的密度函数，即可以对服从任何分布的数据进行密度估计。
MeanShift算法思想与物理含义：的采样点，无论其离中心x的此外，从公式1中可以看到，只要是落入Sh(x)计算的贡献是一样的。
然而在现实跟踪过程中，当跟踪目远近，对最终的Mh标出现遮挡等影响时，由于外层的像素值容易受遮挡或背景的影响，所以目标模型中心附近的像素比靠外的像素更可靠。
因此，对于所有采样点，每个样本点的重要性应该是不同的，离中心点越远，其权值应该越小。
故引入核函数和权重系数来提高跟踪算法的鲁棒性并增加搜索跟踪能力。
核函数：核函数也叫窗口函数，在核估计中起到平滑的作用。
常用的核函数有：Uniform，Epannechnikov，Gaussian等。
本文算法只用到了Epannechnikov，它数序定义如下：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向量。
Meanshift和Camshift的比较及在目标追踪中的应用
直观描述meanshift算法
兴趣区域 质心
目标：寻找密度最大区域 Distribution of identical billiard balls
Mean Shifቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 优点 &缺点
优点 : 缺点:
Mean Shift作为一种高效 的模式匹配算法，由于不 需要进行全局搜索，而且 搜索精度高，已经广泛地 应用在各种模式识别、实 时可视跟踪等领域。
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。
CamShift 算法理论
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，将上一帧结果作为下一帧的初始值，迭代 下去。 • 该算法采用不变矩对目标的尺寸进行估算，实现 了连续自适应地调整跟踪窗口的大小和位置，并 将其应用在对连续彩色图像序列中的运动目标的 快速跟踪。
CamShift用于目标追踪
将MEANSHIFT算法扩展到连续 图像序列，就是CAMSHIFT算 法
Camshift用于目标追踪
• CamShift算法，基本思想就是对视频图像的多帧进行MeanShift运算 ，将上一帧结果作为下一帧的初始值，迭代下去。所以只展示 camshift用于追踪。 • CamShift算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物 体的颜色信息来达到跟踪的目的。 • • • • Camshift算法用于追踪，可以简单分为三步： （1）直方图以及直方图的反投影的计算。 （2）Meanshift算法。 （3）Camshift算法。
目标跟踪meanshift
Bhattacharyya 系数
q q1 , , qm
p y p1 y, , pm y
q
1
y
1
p y
f y cosy
p yT q p y q
m
u 1
• k表示在这n个样本点 中,有k个点落入Sh 区域中.
Mean Shift示意图
直观描述
感兴趣区域 质心
目的：找出最密集的区域 完全相同的桌球分布
Mean Shift 矢量
直观描述
感兴趣区域
质心
目的：找出最密集的区域 完全相同的桌球分布
Mean Shift 矢量
直观描述
感兴趣区域 质心
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
数据最密集的地方，对应于概率密度最大的地方。我们可 以对概率密度求梯度，梯度的方向就是概率密度增加最大 的方向，从而也就是数据最密集的方向。
令
,假设除了有限个点，轮廓函数 的梯度对所
有
均存在 。将 作为轮廓函数，核函数 为：
fh,K
x
2ck ,d nhd 2
n i 1
目标跟踪——meanshift
Meanshift背景
Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga 于1975 年在一篇关于概率密 度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均 值向量,在这里Mean Shift 是一个名词,它指代的是一个向量,但随着 Mean Shift 理论的发展,Mean Shift 的含义也发生了变化,如果我们说 Mean Shift 算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移 均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到 满足一定的条件结束.
基于MeanShift的视频目标跟踪算法研究
基于MeanShift的视频目标跟踪算法研究目录摘要 (I)Abstract .............................................................................................................. ........ I I 插图索引 (IV)附表索引 (V)第1章绪论 . (1)1.1研究背景与意义 (1)1.2研究现状 (2)1.2.1国内外目标跟踪研究现状 (2)1.2.2MeanShift目标跟踪算法研究现状 (3)1.3目标跟踪面临的挑战与难点 (4)1.4论文的主要工作与安排 (6)1.4.1论文的主要工作 (6)1.4.2论文的结构安排 (7)第2章视频目标跟踪方法理论 (8)2.1引言 (8)2.2视频目标跟踪原理 (8)2.3 视频目标跟踪方法分类 (9)2.3.1 基于特征的目标跟踪 (9)2.3.2基于区域的目标跟踪 (10)2.3.3基于运动检测的目标跟踪 (10)2.3.4 基于深度学习的目标跟踪 (11)2.4视频目标跟踪中的常用算法 (11)2.4.1粒子滤波目标跟踪 (11)2.4.2稀疏表示目标跟踪 (11)2.4.3Camshift目标跟踪 (12)2.5本章小结 (12)第3章MeanShift算法相关理论 (13)3.1引言 (13)3.2概率密度估计理论 (13)3.2.1参数密度估计 (13)3.2.2无参密度估计 (14)3.3 MeanShift算法基本理论 (15)3.3.1MeanShift向量的基本形式 (16)3.3.2MeanShift向量的扩展形式 (17)3.4 MeanShift算法在目标跟踪中的应用 (20) 3.4.1目标模型构建 (20)3.4.2候选目标模型的构建 (20)3.4.3目标相似性度量 (21)3.4.4目标的定位 (21)3.4.5算法流程 (22)3.5本章小结 (22)第4章改进的MeanShift目标跟踪算法 (23) 4.1引言 (23)4.2传统算法亟待解决的问题 (24)4.3目标特征提取与模型构建 (25)4.3.1 颜色特征 (25)4.3.2 SURF特征点 (26)4.3.3基于尺度与方向参数的模型构建 (29) 4.4 改进的MeanShift目标跟踪算法描述 (29) 4.4.1尺度方向参数自适应调整 (29)4.4.2相似性融合与干扰识别 (31)4.4.3提出的目标位置预测方法 (33)4.4.4改进算法的基本流程 (35)4.5仿真实现结果与分析 (36)4.5.1 实验环境与参数设置 (36) 4.5.2 实验结果分析与比较 (36) 4.6 本章小结 (45)总结与展望 (46)参考文献 (48)致谢 (53)。
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Region of interest
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
研究现状
Mean shift算法是Fukunaga于1975年提出的， 其含义即偏移的均值向量。随着Mean shift理论的 发展，它的含义也发生了变化。现在一般是指一 个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移 动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点，继 续移动，直到满足一定的条件结束。Cheng Yizong定义了一族核函数 ，将Mean shift算法引入 到计算机视觉领域。Bradski G R对Mean shift算 法进行改进，发展建立了Camshift算法，将Mean shift方法扩展应用到了目标跟踪中来。
• Peripheral pixels are affected by occlusion and background interference
b(x) The color bin index (1..m) of pixel x
Probability Probability
Probability of feature u in model
Finding the PDF of the target model
xi i1..n Target pixel locations
model
candidate
0
y
k (x) A differentiable, isotropic, convex, monotonically decreasing kernel
y
1
q
p y
f y cosy
p yT q p y q
m
u 1
pu y qu
Mean-Shift Object Tracking
Target Localization Algorithm
Start from the position of the model in the current frame
PDF Representation
Probability Probability
Target Model
(centered at 0)
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
1
23
.
.
.
m
color
q qu u1..m
m
qu 1
u 1
Target Candidate
space
… Current
…
frame
Mean-Shift Object Tracking
General Framework: Target Localization
Start from the position of the model in the current frame
Search in the model’s
m(x)
n
i1 xi g
n g
i1
x - xi h
x - xi h
2
2
x
•Translate the Kernel window by m(x)
g(x) k(x)
Non-Rigid Object Tracking
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
Mean Shift vector
Intuitive Description
Region of interest
Center of mass
• Applications
• Clustering • Discontinuity Preserving Smoothing • Object Contour Detection • Segmentation • Object Tracking
Mean Shift Theory
Intuitive Description
qu C
k xi 2
b( xi )u
Normalization factor
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
1
2
3
.
.
.
m
color
Pixel weight
Probability of feature u in candidate
pu
y
Ch b(xi )u k
Mean-Shift Object Tracking
Target Representation
Choose a reference target model
Choose a feature space
Represent the model by its PDF in the feature space
c
1
x
2
x 1
0
otherwise
• Uniform Kernel （均匀核函数）
c x 1
KU
(x)
0
otherwise
• Normal Kernel （高斯核函数）
K
N
(x)
c
exp
1 2
x
2
核密度 估计
梯度
K (x - xi )
使用核函数 的形式:
得到 :
K (x - xi ) ck
x - xi h
2
窗宽带宽
n
P(x)
2c nh
n i 1
ki
c n
n i1
gi
g
xi gi
i 1 n
gi
i 1
x
g(x) k(x)
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
Mean Shift vector
Intuitive Description
Region of interest
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
(centered at y)
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
1
2
3
.
.
.
m
color
p y pu y u1..m
m
pu 1
u 1
Similarity Function:
f y f q, p y
Mean-Shift Object Tracking
Search in the model’s
neighborhood in next frame
Find best candidate by maximizing a similarity func.
q
p y
f p y, q
Mean-Shift Object Tracking
Approximating the Similarity Function
Quantized Color Space
Probability
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
1
2
3
.
.
color
.
m
Kernel Based Object Tracking, by Comaniniu, Ramesh, Meer
Mean-Shift Object Tracking
（3）k
是分段连续的,并且
0 k (r )dr
Kernel Density Estimation
Various Kernels
P(x)
1 n
n i 1
K(x - xi )
在选定的空间中，x1…xn 是有限的样本点。
例:
• Epanechnikov Kernel
K
E
(x)
Computing The Mean Shift
P(x)
c n
n
ki
i 1
c n n i1
gi
n
xi gi
i1
n
gi
i 1
x
Yet another Kernel density estimation !
Simple Mean Shift procedure: • Compute mean shift vector
Mean Shift
算法原理和在目标跟踪上的应用
Agenda
• Mean Shift Theory
• What is Mean Shift ? • Density Estimation Methods • Deriving the Mean Shift • Mean shift properties