传统meanshift跟踪算法流程
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。
均值漂移MeanShift
均值漂移Mean Shift均值漂移(Mean Shift)00均值漂移是一种有效的统计迭代算法。
均值漂移算法是一种基于密度梯度上升的非参数方法，通过迭代运算找到目标位置，实现目标跟踪。
它显著的优点是算法计算量小，简单易实现,很适合于实时跟踪场合；但是跟踪小目标和快速移动目标时常常失败，而且在全部遮挡情况下不能自我恢复跟踪。
通过实验提出应用核直方图来计算目标分布，证明了均值漂移算法具有很好的实时性特点。
Mean Shift 简介Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]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.然而在以后的很长一段时间内Mean Shift并没有引起人们的注意,直到20年以后,也就是1995年,另外一篇关于Mean Shift的重要文献[2]才发表.在这篇重要的文献中,Yizong Cheng对基本的Mean Shift算法在以下两个方面做了推广,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.Comaniciu等人[3][4]把Mean Shift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中Mean Shift都得到了很好的应用. Comaniciu等在文章中证明了,Mean Shift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此Mean Shift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.Comaniciu等人[5]还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift最优化问题,使得跟踪可以实时的进行.在后面的几节,本文将详细的说明Mean Shift的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用.Mean Shift 的基本思想及其扩展基本Mean Shift给定d维空间中的n个样本点,i=1,…,n,在点的Mean Shift向量的基本形式定义为:k表示在这n个样本点中,有k个点落入区域中.我们可以看到是样本点相对于点的偏移向量,(1)式定义的Mean Shift向量就是对落入区域中的k个样本点相对于点的偏移向量求和然后再平均.从直观上看,如果样本点从一个概率密度函数中采样得到,由于非零的概率密度梯度指向概率密度增加最大的方向,因此从平均上来说, 区域内的样本点更多的落在沿着概率密度梯度的方向.因此,对应的, Mean Shift向量应该指向概率密度梯度的方向如上图所示, 大圆圈所圈定的范围就是 ,小圆圈代表落入区域内的样本点,黑点就是Mean Shift的基准点 ,箭头表示样本点相对于基准点的偏移向量,很明显的,我们可以看出,平均的偏移向量会指向样本分布最多的区域,也就是概率密度函数的梯度方向从前面关于Mean Shift和概率密度梯度的关系的论述,我们可以清楚的看到,Mean Shift算法本质上是一个自适应的梯度上升搜索峰值的方法,如下图所示,如果数据集服从概率密度函数f(x),给定一个如图初始点,Mean Shift算法就会一步步的移动,最终收敛到第一个峰值点.从这张图上,我们可以看到Mean Shift至少有如下三方面的应用:(1)聚类,数据集中的每一点都可以作为初始点,分别执行Mean Shift算法,收敛到同一个点算作一类;(2)模态的检测,概率密度函数中的一个峰值就是一个模态,Mean Shift在峰值处收敛,自然可以找到该模态.(3)最优化,Mean Shift可以找到峰值,自然可以作为最优化的方法,Mean Shift算法进行最优化的关键是要把最优化的目标转化成Mean Shift 隐含估计的概率密度函数.[1]The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition (1975)[2]Mean shift, mode seeking, and clustering (1995)[3]Mean Shift: a robust approach toward feature space analysis (2002)[4]Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift (2000)[5]Mean-shift Blob Tracking through Scale Space (2003)[6]An algorithm for data-driven bandwidth selection(2003) 从直观上看,如果样本点从一个概率密度函数中采样得到,由于非零的概率密度梯度指向概率密度增加最大的方向,因此从平均上来说, 区域内的样本点更多的落在沿着概率密度梯度的方向.因此,对应的, Mean Shift向量应该指向概率密度梯度的方向。
《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。
meanshift算法简介
Meanshift优缺点： 优点
1.算法计算量不大，在目标区域已知的情况下完全可以做到实时 跟踪
2.采用核函数直方图模型，对边缘遮挡、目标旋转、变形和背景 运动不敏感
缺点：
1.缺乏必要的模板更新 2.跟踪过程中由于窗口宽度大小保持不变，当目标尺度有所变化
Байду номын сангаас
核函数说明
对在d维欧式空间中，x表示该空间中的一个点， 用一列向量x表示，K(x)表示该空间的核函数，其定义 为：
K(X)cd k(||x||)2
这里：K(X) 称核函数，k(x)为非增的分段连续剖面 函数，标准化常量c,d,为正，且k(x)积分为1。
4
n
1
Mh(x) n
(xi x)
i1
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，引入核函数和 权重系数后得到：
Meanshift算法的概述及其应用
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
Meanshift介绍
Meanshift算法是Fukunaga于1975年提出的。直到
1995年， Yizong Cheng针对离x越近的采样点对x周围的
统计特性越有效，定义了一族核函数。同时他认为所有的
样本点重要性不同，设定了一个权重系数，扩大了
Meanshift的使用范围。其思想概括起来就是：利用概率
密度的梯度爬升来寻找局部最优。输入一个在图像的范围，
然后Meanshift算法迭代（朝着重心迭代）直到满足要求
为止。
Meanshift的基本形式为：
meanshift计算方法
meanshift计算方法Meanshift是一种经典的非参数密度估计和聚类算法，常用于图像处理、目标跟踪和图像分割等任务。
Meanshift算法的核心思想是通过迭代寻找样本空间中的密度极大值点，从而找到数据的聚类中心。
该方法的基本原理如下：1.密度估计：首先，对于给定的数据集，通过核密度估计方法来估计数据集中每个样本点的密度。
核密度估计是一种非参数的密度估计方法，通过计算每个样本点周围的核密度来估计该样本点的密度。
常用的核函数有高斯核函数和均匀核函数等。
2.中心寻找：从样本空间中任意选择一个点作为初始中心点。
然后，计算该点与样本空间中其他点之间的距离，并根据距离来调整中心点的位置。
具体而言，可以使用欧氏距离或其他距离度量来计算中心点与样本点之间的距离。
调整中心点的位置是通过计算样本点对中心点的贡献度来实现的，贡献度是根据距离的远近来确定的。
距离越近的样本点对中心点的贡献度越大，距离越远的样本点对中心点的贡献度越小。
3.密度更新：根据样本空间中当前的中心点，计算每个样本点与中心点之间的距离，并根据距离的远近来更新样本点的密度。
即，距离越近的样本点密度越高，距离越远的样本点密度越低。
通过迭代更新样本点的密度，可以逐渐得到数据集在样本空间中的密度分布。
4.收敛判断：判断中心点的位置是否稳定（即中心点是否收敛）。
当中心点的移动距离小于设定的阈值时，算法停止迭代，并输出最终的聚类中心。
Meanshift算法的优点是可以适应任意形状和密度的数据集，并且不需要事先指定聚类的数量。
它能够自动发现数据集中的聚类中心，并将数据点聚集在它们周围。
同时，Meanshift算法对初始中心点的选择不敏感，因此较为稳定。
然而，Meanshift算法也存在一些缺点。
首先，该算法的时间复杂度较高，其计算复杂度为O(N^2)，其中N为数据集的大小。
其次，Meanshift算法在处理高维数据时容易受到维数灾难的影响，数据点之间的距离随着维数的增加而呈指数增长，导致聚类结果不准确。
《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快速发展，运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的应用。
Mean Shift算法作为一种有效的跟踪算法，其优点在于对光照变化、目标部分遮挡等情况具有较强的鲁棒性。
本文将详细研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，探讨其原理、应用及优缺点。
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，其基本思想是通过迭代计算目标模型在特征空间中的均值偏移向量，将目标模型逐渐移动到最匹配的图像位置。
具体来说，Mean Shift 算法通过计算每个像素的权重和位移向量，得到目标区域的中心位置和运动轨迹，从而实现对目标的跟踪。
三、运动目标跟踪算法基于Mean Shift的运动目标跟踪算法主要包含以下几个步骤：初始化目标区域、建立目标模型、寻找最优匹配位置、更新目标区域和输出结果。
首先，需要在初始帧中手动或自动选取目标区域，并提取该区域的特征信息。
然后，根据这些特征信息建立目标模型，用于后续的匹配和跟踪。
在后续帧中，通过计算每个像素的权重和位移向量，寻找与目标模型最匹配的位置，从而实现对目标的跟踪。
当目标发生运动时，根据其运动轨迹更新目标区域，并继续进行下一帧的跟踪。
四、算法应用基于Mean Shift的运动目标跟踪算法广泛应用于智能监控、智能交通、人机交互等领域。
在智能监控中，可以实现对特定人员的实时追踪和监控；在智能交通中，可以实现对车辆的追踪和识别；在人机关互中，则可实现对人机交互中人物的追踪和识别等。
这些应用都充分体现了Mean Shift算法在运动目标跟踪中的优势。
五、算法优缺点分析优点：1. 简单高效：Mean Shift算法具有较高的跟踪效率，能快速实现对目标的跟踪。
2. 鲁棒性强：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。
MeanShift运动目标跟踪matlab程序
MeanShift 运动目标跟踪 matlab 程序
思路简介： 1.截取跟踪目标矩阵 rect 2.求取跟踪目标的加权直方图 hist1 3.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与 rect 等大的矩形，计算加权直方图 hist2。 4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心 Y，进行迭代（MeanShift 是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件后停止。
for l=1:lengthfile
Im=imread(myfile(l).name); num=0; Y=[2,2];
%%%%%%%mean shift 迭代 while((Y(1)^2+Y(2)^2>0.5)&num<20) %迭代条件
num=num+1; temp1=imcrop(Im,rect); %计算侯选区域直方图 %hist2=C*wei_hist(temp1,m_wei,a,b);%target candidates pu
meanshift目标跟踪算法总结（转）
meanshift⽬标跟踪算法总结（转）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。
为什么必须是反向投影图呢？⾸先我们要理解什么是反向投影图。
简单理解它其实实际上是⼀张概率密度图。
经过反向投影时的输⼊是⼀个⽬标图像的直⽅图（也可以认为是⽬标图像），还⼀个输⼊是当前图像就是你要跟踪的全图，输出⼤⼩与全图⼀样⼤，它上像素点表征着⼀种概率，就是全图上这个点是⽬标图像⼀部分的概率。
如果这个点越亮，就说明这个点属于物体的概率越⼤。
现在我们明⽩了这原来是⼀张概率图了。
当⽤meanshift跟踪时，输⼊的原来是这样⼀幅图像，那也不难怪它可以进⾏跟踪了。
半⾃动跟踪思路：输⼊视频，⽤画笔圈出要跟踪的⽬标，然后对物体跟踪。
⽤过opencv的都知道，这其实是camshiftdemo的⼯作过程。
第⼀步：选中物体，记录你输⼊的⽅框和物体。
第⼆步：求出视频中有关物体的反向投影图。
第三步：根据反向投影图和输⼊的⽅框进⾏meanshift迭代，由于它是向重⼼移动，即向反向投影图中概率⼤的地⽅移动，所以始终会移动到⽬标上。
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。
传统meanshift跟踪算法流程
传统meanshift 跟踪算法实现流程一、 Meanshift 算法流程图视频流手动选定跟踪目标提取目标灰度加权直方图特征hist1提取候选目标区域提取候选目标的灰度加权直方图特征hist2均值漂移得到均值漂移向量及新的候选区域位置是否满足迭代结束条件第二帧之后图像第一帧图像得到当前帧目标位置是否图1 meanshift 流程图二、 各模块概述1、 手动选定目标区域：手动框出目标区域，并把该区域提取出来作为目标模板区域；2、 提取目标灰度加权直方图特征hist1；2.1构造距离权值矩阵m_wei ；使用Epanechnikov 核函数构造距离加权直方图矩阵：设目标区域中像素点(,)i j 到该区域中心的距离为dist ，则_(,)1/m wei i j dist h =-，这里h 是核函数窗宽，h 为目标区域中离区域中心最远的像素点到中心的距离：若所选目标区域为矩形区域，区域的半宽度为x h ，半高度为y h ，则22()x y h sqrt h h =+； 2.2得到归一化系数C ；1/C M =，其中M 是m_wei 中所有元素值之和； 2.3计算目标的加权直方图特征向量hist1；若图像为彩色图像，则把图像的,,r g b 分量归一化到[0,15]之间（分量值与16取余，余数即为归化后的分量值），然后为不同的分量值赋予不同的权值得到每个像素点的特征值_q temp ：_256*16*q t e m p r g b =++ 对于像素点(,)i j ，设其特征值为_q temp ，则另1(_1)1(_1)_(,)hist q temp hist q temp m wei i j +=++；若图像是灰度图像，则直接利用每个像素的灰度值作为每个像素的特征值，然后统计得到hist1；把一维数组hist1归一化：11*hist hist C =；归一化后的数组hist1即为目标的加权直方图特征向量；3、 从第二帧开始的图像，通过迭代的方式找到该帧图像中目标的位置；3.1提取候选目标区域：以上一帧图像中目标的位置或上一次迭代得到的目标位置为中心提取出目标模板区域大小的区域；3.2提取候选目标区域的加权直方图特征向量hist2：提取方法同步骤2.3； 计算候选目标区域的特征值矩阵_1q temp ：_1(,)256*(,)16*(,)q t e m p i j r i j g i j b i j=++； 3.3均值漂移到新的目标区域；3.3.1计算候选目标区域相对于目标区域的均值漂移权值w ：(1()/2()),2(2w s q r t h i s t i h i s t ih i s t=≠ 2()0h i s t i =时，()0;w i = 3.3.2 根据每个像素点所占的均值漂移权值计算漂移矩阵xw ： 11(_1(,)1)*[(1),(2)]abi j xw xw w q temp i j i y j y ===++--∑∑ 3.3.2得到权值归一化后的均值漂移向量Y ：11/(_1(,)1)abi j Y xw w q temp i j ===+∑∑3.3.3得到下一个候选目标区域的中心位置y ： ;y y Y =+二、算法总结对于输入的视频流，程序处理流程：1、获取第一帧图像，在第一帧图像中给出要跟踪的目标矩形模板区域A ，假定A 的高度为a ，宽度为b 。
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。
《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，运动目标跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域得到了广泛的应用。
Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，具有简单、快速、鲁棒性强的特点，因此被广泛应用于运动目标跟踪领域。
本文旨在研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，并对其原理、应用和优缺点进行分析。
二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的非参数统计方法，其基本思想是通过迭代的方式寻找目标在图像中的最佳位置。
在运动目标跟踪中，Mean Shift算法首先在初始位置设定一个窗口，然后根据目标的颜色或灰度等特征计算窗口内像素的均值和协方差，得到一个新的位置，再将窗口移动到这个新的位置上，如此迭代直到达到收敛。
具体来说，Mean Shift算法首先从给定的初始点开始计算密度分布，并按照梯度上升法迭代移动至最大概率密度区域。
由于这种移动趋势通常以样本均值为主，故而将之称为Mean Shift。
当密度分布最大值接近或等于概率分布时，我们可以将初始窗口与移动到该点的Mean Shift窗口看作是同一块区域。
通过这种方式，Mean Shift算法可以在连续的图像帧中追踪到目标的位置。
三、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法应用基于Mean Shift的运动目标跟踪算法在智能监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。
在智能监控中，可以通过该算法对监控场景中的运动目标进行实时跟踪和监控，从而实现异常检测、人脸识别等功能。
在智能交通中，该算法可以用于车辆检测、交通流量统计等方面，为智能交通系统的建设提供了重要的技术支持。
四、基于Mean Shift的运目标跟踪算法的优缺点优点：1. 简单快速：Mean Shift算法实现简单，计算速度快，可以实时处理大量的图像数据。
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.
meanshift公式
求出的q_temp用来作为的是hist1矩阵的列向量下标形式为
第四步：计算权重矩阵
hist1为1行4096列的矩阵
其中
中的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
当计算矩形区域中的第一个像素时
计算矩形区域中的坐标为（i,j）的像素时
也就是说，q_temp决定着hist1中的第一行第几列不为零，而hist1为q_temp中权重值相同的像素加到同一列上去。
扩展的meanshift形式：
G（x）是一个单位核函数
H是一个正定的对称dxd矩阵（带宽矩阵）
目标模型描述：
假设其中有n个像素用 表示其位置，对选中的区域灰度颜色空间均匀划分，得到由m个相等的区间构成的灰度直方图
目标模型的 概率密度可表示为：
表示以目标中心为原点的归一化像素的位置
为目标的中心坐标，k是核函数 的截断函数，常选用Epanechikov核函数。
候选模型描述：
在第t帧时，第t-!帧的目标中心位置为 ，以 为搜索窗口的中心得到候选目标的中心位置坐标f,计算当前帧的候选目标区域直方图，该区域的像素用 表示，则概率密度为：
h为核函数窗口大小
相似性度量：
Bhattacharyya系数作为相似性函数（对两个统计样本的重叠量的近似计算）
计算巴氏系数涉及到对两个样本的重叠部分进行基本形式的积分。
Bhattacharyya系数用来度量两个统计样本的重叠度。该系数可以用来度量两个样本集的可分性。
计算Bhattacharyya系数包含了一个基本的关于两个样本集重合度的积分运算。两个样本集中的定义域被分成了事前定义的几份，这种划分可以体现在下面的定义中：
a，b代表样本，n代表划分的数目， 和 分别代表两个样本集中在第i个划分中的样本之和。对于两个样本集来说，如果相同划分中的样本数越多，样本和越大，则该式的值越大。划分数的选择取决于每一个样本集中的样本数；太少的划分将因为过高估计了重叠区域而减小精度，而太多的划分将会因为在该本该有重叠的区域没有恰好重叠而减小精度（最精细的划分将会使每一个相同的区间中都没有重叠）。
meanshift方法
meanshift方法
meanshift方法是一种非参数密度估计和跟踪算法，主要用于图像处理和机器视觉领域。
该方法通过迭代的方式，将每个点的位置向其周围点的均值移动，从而实现密度估计和目标跟踪。
meanshift算法的基本流程如下：
1. 随机选择一个点作为初始点。
2. 以该点为中心，选择一个窗口大小（通常为固定值），计算窗口内的所有点的均值。
3. 将该点的位置更新为均值所对应的位置。
4. 重复步骤2和步骤3，直到所有点的位置不再发生明显的变化。
meanshift算法具有以下优点：
1. 非参数性：不需要预先设定任何参数，能够自动适应数据的分布。
2. 简单易行：算法实现简单，计算速度快，适合处理大规模数据。
3. 鲁棒性：对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。
在图像处理中，meanshift算法可以用于图像分割、目标跟踪、特征提取等任务。
在机器视觉中，该算法可以用于行为识别、人脸识别、手势识别等领域。
《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快速发展，运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，已经得到了广泛的应用。
Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，在实时性和准确性方面具有显著的优势。
本文将重点研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，分析其原理、实现及优化方法，并探讨其在现实场景中的应用。
二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于概率密度的迭代方法，通过计算目标区域的均值偏移量来调整目标位置。
其基本思想是将当前帧中目标区域的特征提取出来，与上一帧中目标区域的特征进行匹配，从而实现对目标的跟踪。
具体而言，Mean Shift算法首先在目标区域周围设定一个窗口，然后计算窗口内所有像素的加权平均值，得到一个新的中心点。
如果新中心点与原中心点重合，则认为目标位置已经确定；否则，将窗口移动到新中心点附近，继续进行迭代计算，直到满足一定的收敛条件为止。
三、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法实现基于Mean Shift的运动目标跟踪算法主要包括目标初始化、特征提取、匹配和迭代更新等步骤。
1. 目标初始化：在视频序列的第一帧中，通过手动或自动的方式确定目标的位置和大小，并设定一个初始的窗口。
2. 特征提取：提取目标区域的特征信息，如颜色直方图等。
这些特征信息将用于后续的匹配和跟踪。
3. 匹配：将当前帧中提取的目标特征与上一帧中对应区域内的特征进行匹配，计算两者的相似度。
4. 迭代更新：根据相似度结果和Mean Shift算法的原理，调整目标的位置和大小，并将新的位置作为下一次迭代的起点。
四、算法优化及改进为了提高Mean Shift算法的跟踪性能和实时性，可以采取以下优化和改进措施：1. 特征提取：采用更有效的特征提取方法，如基于SIFT、SURF等算法的局部特征描述符，以提高特征的区分度和匹配精度。
2. 多特征融合：将多种特征信息进行融合，以提高算法对复杂场景的适应能力。
跟踪窗口尺度自动更新的Mean—Shift跟踪算法
决定了跟踪的精度 。 献［— 】 文 ２ ４对该算法 中核窗宽 的选取提 出了 改 进 。 文 献 ［】 别 以核 窗 宽 确 定 的原 始 跟 踪 窗 口 、 窗 宽 做 正 ２分 核
ｆａｔ ｅ ｏｆｉ ａ Ａ 。 ｅ ｕｒ ｍ ｇｅ， ｍｅｔｏｄ ｆ ａｎ ｈ ｏ ｂ ｄｗｉ ｈ ｄｔ ａｄ ｔ ｉ ｉｔｏ ｃｅ ｎ ｔ ｉ ｐａ ｒ ａｐ ｉ ｖｅ ｓ ｎｒ ｄｕ ｄ ｉ ｈｓ ｐｅ ． Ｋｅ ｗｏｒｓ： ｙ ｄ Ｍｅａ ｎ－Ｓｈｆ， ｒ ｔｔａｃ ｉｇ，ｅ ｎ ｂａ ｉ ｔ ｇｅ ｒ ｋｎ ｋ ｒ ｅｌ ｎｄｗｉ ｈ，ｏｎｏｕ ｔ ａ ｄｔ ｃ ｔ ｒ
标 逐 渐 变 大 或 变 小 的 情 况 下 没 有 能 力 阻 止 尺 寸 继 续 变 大 或 变
小 ， 而 失 去 对 目标 的 跟 踪 。 对 这 两 个 问 题 本 文 提 出 了一 种 新 从 针 的 自动 选 择 带 宽 方 法 ， 验 表 明 ， 方 法 能 够 准 确 地 跟 踪 目标 ， 实 该 并且 能够 保 证 一 定 的实 时性 。 １ 基 于传 统 Ｍｅ ｎ Ｓ ｉ 跟 踪 算 法 的 运 动 目标 跟 踪 ａ — ｈｆ ｔ
对应 的 ， ａ — ｈｆ 向量 Ｍｈｘ 应 该 指 向 概率 密 度 梯 度 的 方 向 。 Ｍｅ ｎ Ｓ ｉ ｔ （） 所谓 的 Ｍｅ ｎ Ｓ ｉ 算 法 是 一 个 迭 代 的 步 骤 ， 先 算均 值 偏 移 向 量 ， 动 该 点 到其 均值 偏 移 处 ， 后 以 此 为 新 的 移 然
《 业 控 制 计 算 机 ￣ ０ ９年 ２ 工 ２０ ２卷 第 １ 期 １
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传统meanshift 跟踪算法实现流程
一、 Meanshift 算法流程图
视频流
手动选定跟踪目标
提取目标灰度加权直方图特征hist1
提取候选目
标区域
提取候选目标的灰度加权直方图特征hist2
均值漂移得到均值漂移向量及新的候选区域位
置
是否满足迭代结束条件
第二帧之后图像
第一帧图像
得到当前帧目标位置
是
否
图1 meanshift 流程图
二、 各模块概述
1、 手动选定目标区域：手动框出目标区域，并把该区域提取出来作为目标模板
区域；
2、 提取目标灰度加权直方图特征hist1；
2.1构造距离权值矩阵m_wei ；
使用Epanechnikov 核函数构造距离加权直方图矩阵：设目标区域中像素
点(,)i j 到该区域中心的距离为dist ，则
_(,)1/m wei i j dist h =-，这里h 是核函数窗宽，h 为目标区域中离区域中心
最远的像素点到中心的距离：若所选目标区域为矩形区域，区域的半宽度为
x h ，半高度为y h ，则22()x y h sqrt h h =+； 2.2得到归一化系数C ；
1/C M =，其中M 是m_wei 中所有元素值之和； 2.3计算目标的加权直方图特征向量hist1；
若图像为彩色图像，则把图像的,,r g b 分量归一化到[0,15]之间（分量值与16取余，余数即为归化后的分量值），然后为不同的分量值赋予不同的权值得到每个像素点的特征值_q temp ：
_256*16*q t e m p r g b =
++ 对于像素点(,)i j ，设其特征值为_q temp ，则另
1(_1)1(_1)_(,)hist q temp hist q temp m wei i j +=++；
若图像是灰度图像，则直接利用每个像素的灰度值作为每个像素的特征值，然后统计得到hist1；
把一维数组hist1归一化：11*hist hist C =；归一化后的数组hist1即为目标的加权直方图特征向量；
3、 从第二帧开始的图像，通过迭代的方式找到该帧图像中目标的位置；
3.1提取候选目标区域：以上一帧图像中目标的位置或上一次迭代得到的目标位置为中心提取出目标模板区域大小的区域；
3.2提取候选目标区域的加权直方图特征向量hist2：提取方法同步骤2.3； 计算候选目标区域的特征值矩阵_1q temp ：
_1
(,)256*(,)
16*(,)q t e m p i j r i j g i j b i j
=++； 3.3均值漂移到新的目标区域；
3.3.1计算候选目标区域相对于目标区域的均值漂移权值w ：
(
1()/2()),2(2w s q r t h i s t i h i s t i
h i s t
=≠ 2()
0h i s t i =时，()0;w i = 3.3.2 根据每个像素点所占的均值漂移权值计算漂移矩阵xw ： 11(_1(,)1)*[(1),(2)]a
b
i j xw xw w q temp i j i y j y ===++--∑∑ 3.3.2得到权值归一化后的均值漂移向量Y ：
11
/(_1(,)1)a
b
i j Y xw w q temp i j ===+∑∑
3.3.3得到下一个候选目标区域的中心位置y ： ;y y Y =+
二、算法总结
对于输入的视频流，程序处理流程：
1、获取第一帧图像，在第一帧图像中给出要跟踪的目标矩形模板区域A ，假定A 的高度为a ，宽度为b 。
根据模板区域的大小构造核函数距离加权矩阵_m wei ，并根据模板区域的颜色特征构造目标的加权直方图特征向量
1hist ；
2、对于第t 帧图像t I ，假定1t -帧图像中目标所在的位置为1t y -，初始化均值漂移矩阵[2,2]Y =，迭代次数0num =，下一次的迭代位置1num t t y y -=；
3、If(22(1)(2)0.5Y Y +> & 20num <) 3.1num ++；
3.2以num t y 为中心，提取出目标模板区域大小的候选目标区域B ； 3.3计算B 的特征值矩阵_1q temp 及加权直方图特征向量2hist ； 3.4计算候选目标区域相对于目标区域的均值漂移权值w ； 3.5得到权值归一化后的均值漂移向量Y ； 3.61num num t t y y Y -=+； 3.7转到步骤3； 4、else
4.1得到当前帧的目标位置num t t y y =； 4.21t t =+，转到步骤2；。