非常有利于meanshift算法的理解
非常有利于meanshift算法的理解
In practice one uses the forms:
Data
d
K(x) ck(xi ) or K(x)ck x i1
Same function on each dimension
Function of vector length only
Kernel Density Estimation
Intuitive Description
Region of interest
Center of mass
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
What is Mean Shift ?
A tool for: Finding modes in a set of data samples, manifesting an underlying probability density function (PDF) in RN
Non-parametric Density GRADIENT Estimation
(Mean Shift)
PDF Analysis
Non-Parametric Density Estimation
Assumption : The data points are sampled from an underlying PDF
meanshift算法简介
h为核函数的带宽。常用的核函数如下：
分别是单位均匀核函数 和单位高斯核函数
多维空间下的无参密度估计： 在d维欧式空间X中，x表示该空间中的一个点， 表示该空间中的
1 2
核函数,
空间中点x的概率密度估计值为: K H x H
1 K H 2x
H表示d*d维的带宽矩阵
• 上面的步骤也就是不断的沿着概率密度的 梯度方向移动,同时步长不仅与梯度的大小 有关,也与该点的概率密度有关,在密度大的 地方,更接近我们要找的概率密度的峰值 ,Mean Shift算法使得移动的步长小一些,相反 ,在密度小的地方,移动的步长就大一些.在满 足一定条件下,Mean Shift算法一定会收敛到 该点附近的峰值,
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 有
,假设除了有限个点，轮廓函数 的梯度对所 均存在 。将 作为轮廓函数，核函数 为：
f h,K x
2ck ,d nh d 2
x xi xi x g h i 1
在计算机视觉中，最常用的是放射状对称核函数。
是放射状核函数 是 标准化常量 H为带宽矩阵。 的轮廓函数 是个正数，保证 积分为1
在实际中常采用H为单位矩阵的比例形式，即
KH x H
1 2
1 2 K H x
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？
对在初始帧图像中目标区域内所有的象素点，计算每个 特征值的概率，我们称为目标模型的描述。
目标区域的中心为 ，假设其中有n个象素用 特征值的个数为m个 ,则目标模型的特征值 度估计为：
meanshift 算法matlab代码
一、Meanshift算法简介Meanshift算法是一种基于密度估计的聚类算法，它通过不断调整数据点的位置来找到数据集中的局部最大值。
该算法最初由Fukunaga 和Hostetler在上世纪70年代提出，后来由Dorin Comaniciu和Peter Meer在2002年进行了改进，成为了在计算机视觉和模式识别领域被广泛应用的算法之一。
Meanshift算法在图像分割、目标跟踪和特征提取等领域有着广泛的应用，其优点是不需要预先指定聚类的个数，能够自适应地发现数据中的聚类结构。
本文将介绍Meanshift算法的基本原理，并给出在Matlab中的实现代码。
二、Meanshift算法的基本原理1. 数据点的内核密度估计Meanshift算法基于密度估计的原理，它首先对数据点进行内核密度估计。
对于每一个数据点x，其内核密度估计可以表示为：\[ f(x)=\frac{1}{nh^d}\sum_{i=1}^{n}K\left(\frac{x-x_i}{h}\right)\]其中，n为数据点的数量，h为内核函数的带宽，K为内核函数，d为数据点的维度。
2. Meanshift向量的计算在得到数据点的密度估计之后，Meanshift算法通过不断调整数据点的位置来找到局部最大值。
对于数据点x，其Meanshift向量可以表示为：\[ m(x)=\frac{\sum_{i=1}^{n}K\left(\frac{x-x_i}{h}\right)x_i}{\sum_{i=1}^{n}K\left(\frac{x-x_i}{h}\right)}-x\]Meanshift向量的计算可以理解为将数据点向其密度估计的最大值方向移动，直至收敛于密度估计的局部最大值位置。
3. 聚类的形成Meanshift算法通过不断迭代调整数据点的位置，当数据点的移动趋于收敛之后，将在同一局部最大值处的数据点归为同一类，从而形成聚类。
三、Meanshift算法的Matlab代码实现在Matlab中，可以通过以下代码实现Meanshift算法的聚类：```matlabfunction [labels, centroids] = meanshift(data, bandwidth)[n, d] = size(data);labels = zeros(n, 1);stopThresh = 1e-3 * bandwidth;numClusters = 0;计算内核密度估计f = (x) exp(-sum((x - data).^2, 2) / (2 * bandwidth^2));迭代计算Meanshift向量for i = 1:nif labels(i) == 0x = data(i, :);diff = inf;while truex_old = x;weights = f(x);x = sum(repmat(weights, 1, d) .* data) / sum(weights); diff = norm(x - x_old);if diff < stopThreshbreak;endend将收敛的数据点归为同一类numClusters = numClusters + 1;idx = find(weights > 0.5);labels(idx) = numClusters;endend计算聚类中心centroids = zeros(numClusters, d);for i = 1:numClustersidx = find(labels == i);centroids(i, :) = mean(data(idx, :));endend```以上代码实现了对输入数据data进行Meanshift聚类，其中bandwidth为内核函数的带宽。
《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。
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。
mean shift
Mean Shift，我们翻译为“均值飘移”。
其在聚类，图像平滑。
图像分割和跟踪方面得到了比较广泛的应用。
由于本人目前研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比较全面的介绍。
（以下某些部分转载常峰学长的“Mean Shift概述”）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（The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition ）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（Mean shift, mode seeking, and clustering ）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等人在还（Mean-shift Blob Tracking through Scale Space）中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。
meanshift算法学习笔记一
Mean shift算法学习周记一我所认知的什么是mean shift算法Mean Shift算法本质上是最优化理论中的最速下降法（亦称梯度下降法，牛顿法等），即沿着梯度下降方法寻找目标函数的极值。
在跟踪中，就是为了寻找到相似度值最大的候选目标位置。
Mean shift算法的基本思想从初始目标区域提取的特征，对于下一个的视频而言，其上任意位置都可以圈定出一个与初始化目标区域相同大小的区域，并提取该区域的颜色直方图特征与初始化目标区域提取的颜色直方图特征进行匹配，计算得到两个特征之间的相似度。
由此，可以得到一个由特征匹配程度构成的一个相似度概率密度分布图我们真正需要寻找的就是该概率密度分布图上的最大值（与初始目标特征最相似的位置）。
Mean Shift方法就是沿着概率密度的梯度方向进行迭代移动，最终达到密度分布的最值位置。
其迭代过程本质上是的最速下降法，下降方向为一阶梯度方向，步长为固定值。
但是，Mean Shift没有直接求取下降方向和步长，它通过模型的相似度匹配函数的一阶Talor展开式进行近似，直接推到迭代的下一个位置。
由此，沿着梯度方向不断迭代收敛到目标相似度概率目标分布的局部极大值。
Mean shift算法特点由于在实际中，我们不可能去求取下一帧中所有位置的相似度。
Mean Shift 是在不知道该概率密度分布的条件下，使用迭代过程中每次选定的目标区域的局部密度特征来进行迭代的，因此，它寻找的是目标的局部极大值。
这就导致目标运动过快或背景过于复杂时，迭代寻找的局部极值并不是目标在下一帧中的最佳匹配位置。
另外，Mean Shift作为最速下降法的一种，它的收敛速度并不快，且在接近最优值时，存在锯齿现象。
Mean shift算法的作用及特点（1）因为目标直方图具有特征稳定，抗部分遮挡，计算方法简单和计算量小的特点。
所以基于Mean Shift 的跟踪一般采用直方图对目标进行建模，然后通过相似度量，最终实现目标的匹配和跟踪。
MeanShift具体介绍
MeanShift具体介绍Mean Shift，我们翻译为“均值飘移”。
其在聚类，图像平滑。
图像切割和跟踪⽅⾯得到了⽐較⼴泛的应⽤。
因为本⼈眼下研究跟踪⽅⾯的东西，故此主要介绍利⽤Mean Shift ⽅法进⾏⽬标跟踪，从⽽对MeanShift有⼀个⽐較全⾯的介绍。
（下⾯某些部分转载常峰学长的“Mean Shift概述”） 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预计（The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition ）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,假设我们说Mean Shift算法,通常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.然⽽在以后的⾮常长⼀段时间内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（Mean shift, mode seeking, and clustering ）才发表.在这篇重要的⽂献中,Yizong Cheng对主要的Mean Shift算法在下⾯两个⽅⾯做了推⼴,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,并给出了详细的样例。
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。
均值移位算法
均值移位算法
均值移位算法（Mean Shift Algorithm）是一种非参数密度估计方法，主要用于聚类分析、图像分割等领域。
它的原理是通过不断的平移移
动中心点，使得样本点向密度最大的区域聚集，分析其核密度分布，
进而得出数据分割的结果。
均值移位算法具有以下优点：
1.不需要预先设定簇数目，能够自动进行聚类。
2.不受数据分布情况的影响。
3.不需要迭代，运算速度快。
但是，随着数据量增大，计算复杂度也会增大，因此需要合理设置核
函数的大小。
均值移位算法的应用范围广泛，包括：
1.图像分割：对图像进行聚类，得到图像中的颜色群体。
2.物体跟踪：通过对物体进行追踪，实现对物体的自动检测、跟踪等功能。
3.模式分类：将数据划分为不同的分类，识别数据中的模式。
4.聚类分析：对数据进行聚类，发现数据的内在规律。
5.异常检测：发现数据中的异常点，排除错误数据。
均值移位算法的实现包括以下步骤：
1.选择核函数和带宽。
2.初始化中心点和权值。
3.计算移动向量和权值更新。
4.重复步骤3，直到中心点不再发生明显变化，或达到设定的迭代次数。
在使用均值移位算法时，需要合理设置核函数的大小，以避免计算复
杂度过高。
同时，也要注意数据是否存在离群点，以及需要设置合理
的停止条件。
总之，均值移位算法是一种非常有用的聚类分析方法，可以应用于各
种领域。
尤其是在图像分割、物体跟踪等领域，均值移位算法具有突
出的优势，有着广泛的应用前景。
meanshift算法原理
meanshift算法原理Meanshift算法是一种基于密度的聚类算法，其原理是通过不断调整数据点的位置，使其向局部密度最大的区域移动，最终形成簇。
该算法的核心思想是基于概率密度的非参数估计，通过寻找数据点周围的概率密度高的区域来确定簇的中心。
Meanshift算法的工作过程可以简述为以下几个步骤：1. 初始化：为每个数据点选择一个初始位置作为簇的中心。
2. 密度估计：计算每个数据点在其邻域内的概率密度，并将其作为该点的权重。
3. 中心移动：对于每个数据点，计算其邻域内所有点的加权平均位置，并将该位置作为新的中心。
4. 收敛判断：如果中心的移动幅度小于设定的阈值，则认为算法已经收敛，否则返回第3步。
5. 簇形成：根据中心的最终位置，将数据点分配到相应的簇中。
Meanshift算法的核心思想是通过不断调整数据点的位置，使其向局部密度最大的区域移动。
具体而言，算法首先通过对数据点进行初始化，为每个数据点选择一个初始位置作为簇的中心。
然后，通过计算每个数据点在其邻域内的概率密度，确定数据点的权重。
接下来，对于每个数据点，计算其邻域内所有点的加权平均位置，并将该位置作为新的中心。
重复进行中心移动和密度估计的过程，直到达到收敛条件为止。
最后，根据中心的最终位置，将数据点分配到相应的簇中。
Meanshift算法具有一些优点。
首先，它可以自动确定簇的数量，而不需要预先指定。
其次，该算法对初始值的选择不敏感，具有较好的鲁棒性。
此外，Meanshift算法不需要事先假设数据分布的形式，适用于各种数据类型。
然而，该算法也存在一些缺点。
首先，Meanshift算法的时间复杂度较高，尤其是在处理大规模数据集时。
其次，该算法对参数的选择比较敏感，不同的参数设置可能会导致不同的聚类结果。
此外，Meanshift算法对初始聚类中心的选择比较依赖，可能会导致陷入局部最优解。
在实际应用中，Meanshift算法可以用于图像分割、目标跟踪等领域。
meanshift聚类算法的原理和特点
meanshift聚类算法的原理和特点
Mean Shift算法是一种非参数的统计方法，主要用于聚类和密度估计。
其基本原理是通过迭代的方式找到最终的聚类中心，即对每一个样本点计算其漂移均值，以计算出来的漂移均值作为新的起始点，重复以上的步骤，直到满足终止的条件，得到的最终的均值漂移点即为最终的聚类中心。
Mean Shift算法的特点如下：
1. 无需预先设定聚类数目：Mean Shift算法能够根据数据的分布自动进行聚类，无需预先设定聚类的数目。
2. 适用于任意形状的聚类：Mean Shift算法对聚类的形状没有特别的要求，可以适用于任意形状的聚类。
3. 对数据规模和分布不敏感：Mean Shift算法对数据规模和分布不敏感，可以在不同的数据规模和分布下进行聚类。
4. 适合处理大规模数据集：Mean Shift算法采用核函数来计算样本之间的相似度，可以在大规模数据集上进行快速聚类。
5. 可视化效果好：Mean Shift算法可以通过颜色来标记不同的聚类，使得聚类的结果更加直观和易于理解。
然而，Mean Shift算法也存在一些不足之处，例如对于高维数据的处理能力有限，容易受到噪声和异常值的影响等。
因此，在实际应用中，需要根据具体的数据和任务特点选择合适的聚类算法。
均值平移算法
均值平移算法均值平移算法（Mean Shift Algorithm）是一种用于数据聚类和图像分割的非参数方法。
它的基本思想是通过迭代计算数据点的均值平移向量，将数据点移动到局部密度最大的区域，从而实现聚类的目的。
在介绍均值平移算法之前，先来了解一下聚类的概念。
聚类是指将具有相似特征的数据点分组到一起的过程。
在实际应用中，聚类可以用于图像分割、目标跟踪、无监督学习等领域。
而均值平移算法作为一种常用的聚类算法，具有以下特点：1. 非参数化：均值平移算法不需要事先指定聚类的个数，而是通过迭代计算数据点的均值平移向量，从而确定聚类的个数和位置。
2. 局部搜索：均值平移算法是一种局部搜索算法，它通过计算数据点的均值平移向量，将数据点移动到局部密度最大的区域。
这样可以保证聚类的准确性，并且能够处理非凸形状的聚类。
下面我们来详细介绍均值平移算法的原理和步骤：1. 初始化：首先选择一个合适的窗口大小和数据点的初始位置。
窗口大小决定了局部搜索的范围，而初始位置可以是随机选择的或者根据先验知识进行选择。
2. 计算均值平移向量：对于窗口内的每个数据点，计算它与其他数据点的距离，并将距离加权后的向量相加。
这个加权和即为均值平移向量。
3. 移动数据点：根据计算得到的均值平移向量，将数据点移动到局部密度最大的区域。
具体做法是将数据点沿着均值平移向量的方向移动一定的距离。
4. 更新窗口：更新窗口的位置，使其包含移动后的数据点。
然后回到第2步，继续计算均值平移向量，并移动数据点，直到满足停止条件。
均值平移算法的停止条件可以是迭代次数达到一定的阈值，或者数据点的移动距离小于一定的阈值。
在实际应用中，可以根据具体的情况选择合适的停止条件。
均值平移算法的优点是可以自动发现数据中的聚类，并且对于非凸形状的聚类效果好。
然而，它也有一些缺点，比如对于大规模数据的处理速度较慢，并且对于窗口大小的选择比较敏感。
总结一下，均值平移算法是一种常用的聚类算法，它通过迭代计算数据点的均值平移向量，将数据点移动到局部密度最大的区域，从而实现聚类的目的。
《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。
其中，Mean Shift算法以其简单、实时和鲁棒性强的特点，在运动目标跟踪领域得到了广泛的应用。
本文将就基于Mean Shift的运动目标跟踪算法进行深入研究。
二、Mean Shift算法概述Mean Shift算法是一种基于密度的迭代优化算法，它通过不断地调整目标位置，使得目标的颜色分布和背景颜色分布更加接近，从而达到跟踪的目的。
其基本思想是通过对图像中像素的加权和调整，寻找目标的中心位置。
Mean Shift算法的主要优点在于其简单性和实时性，同时也具有一定的鲁棒性，对噪声和目标的部分遮挡具有一定的抗干扰能力。
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通常采用一定的目标特征描述和颜色空间表示来建立模型，通过比较模型和图像中不同位置的特征描述，找到最匹配的模型位置。
具体来说，该算法主要包含以下几个步骤：1. 目标特征提取：在视频帧中提取出感兴趣的目标区域，通过颜色直方图等特征描述符进行特征提取。
2. 初始化模型：根据提取出的特征信息，建立初始的目标模型。
3. 迭代更新：在后续的视频帧中，通过Mean Shift算法不断迭代更新目标的位置和大小。
4. 模型更新：根据新的目标位置和大小重新构建目标模型。
四、研究现状及改进方法尽管Mean Shift算法在运动目标跟踪中表现出色，但在实际使用中仍存在一些不足和局限性。
如当目标与背景相似或目标颜色过于复杂时，可能导致跟踪精度下降；同时，当目标发生快速运动或出现遮挡时，也容易出现跟踪失败的情况。
针对这些问题，研究者们提出了许多改进方法。
例如，通过引入核函数和权重系数来改进颜色直方图的特征描述；通过多特征融合和多尺度分析来提高算法的鲁棒性；通过引入卡尔曼滤波等高级算法来优化跟踪结果等。
meanShift算法介绍
meanShift算法介绍(2012-03-26 12:09:35)转载▼分类：其他标签：转载原文地址：[ZZ]meanShift算法介绍作者：千里8848meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。
meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，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。
meanShift算法其实是一种核密度估计算法，它将每个点移动到密度函数的局部极大值点处，即，密度梯度为0的点，也叫做模式点。
在非参数估计部分（请参考/carson2005/article/details/7243425），我们提到，多维核密度估计可以表示为：估计为0。
meanShift向量也总是指向密度增加最大的方向，这可以由上式中的分子项来保证，而分母项则体现每次迭代核函数移动的步长，在不包含感兴趣特征的区域内，步长较长，而在感兴趣区域内，步长较短。
也就是说，meanShift算法是一个变步长的梯度上升算法，或称之为自适应梯度上升算法。
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Mean Shift Theory
Intuitive Description
Region of interest
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
Mean Shift vector
Real Data Samples
Kernel Density Estimation
Parzen Windows - Function Forms
P(x)
1 n
n i 1
K(x - xi )
A function of some finite number of data points x1…xn
Intuitive Description
Region of interest
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
Mean Shift vector
Intuitive Description
Assumed Underlying PDF
Real Data Samples
Non-Parametric Density Estimation
Assumed Underlying PDF
Real Data Samples
Non-Pa?rametric Density Estimation
Assumed Underlying PDF
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
Mean Shift vector
Intuitive Description
Region of interest
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
What is Mean t ?
Real Data Samples
Parametric Density Estimation
Assumption : The data points are sampled from an underlying PDF
PDF(x) =
c e
(
x-μi )2
2
2 i
i
i
Estimate
Assumed Underlying PDF
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
Mean Shift vector
Intuitive Description
Region of interest
Center of mass
ssppaacceeDNenosni-typaErsatmimeatrtiicon
• Actually any feature space you can conceive
•…
Discrete PDF Representation
Data
Non-parametric Density GRADIENT Estimation
Various Kernels
P(x)
1 n
n i 1
K(x - xi )
A function of some finite number of data points x1…xn
A tool for: Finding modes in a set of data samples, manifesting an underlying probability density function (PDF) in RN
PDF in feature space
• •
Color Scale
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
Function of vector length only
Kernel Density Estimation
Region of interest
Center of mass
Objective : Find the densest region Distribution of identical billiard balls
Mean Shift vector
Intuitive Description
Region of interest
Agenda
• Mean Shift Theory
• What is Mean Shift ? • Density Estimation Methods • Deriving the Mean Shift • Mean shift properties
• Applications
• Clustering • Discontinuity Preserving Smoothing • Object Contour Detection • Segmentation • Object Tracking
(Mean Shift)
PDF Analysis
Non-Parametric Density Estimation
Assumption : The data points are sampled from an underlying PDF
Data point density implies PDF value !