基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法综述
《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、引言运动目标跟踪作为计算机视觉领域的一项重要任务，被广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等众多领域。
在众多的跟踪算法中，Mean Shift算法因其简单、实时性以及在复杂背景下对目标进行有效跟踪的能力，成为了研究的热点。
本文旨在深入探讨基于Mean Shift的运动目标跟踪算法，并对其性能进行分析与评价。
二、Mean Shift算法概述Mean Shift算法是一种基于核密度估计的迭代算法，通过计算当前帧中目标区域的均值偏移向量，将目标模型与当前帧中的候选区域进行匹配，从而实现目标的跟踪。
该算法具有计算简单、实时性高、对光照变化和部分遮挡具有一定的鲁棒性等优点。
三、Mean Shift算法的原理与步骤Mean Shift算法的原理在于通过迭代计算均值偏移向量，使目标模型与当前帧中的候选区域之间的差异最小化，从而达到跟踪的目的。
其具体步骤如下：1. 初始化：选择视频中的某一帧作为参考帧，并从中提取出目标区域的特征。
这些特征可以是颜色直方图、形状特征等。
2. 匹配：在后续的每一帧中，通过计算目标区域与候选区域的相似度，找出最匹配的候选区域作为当前帧的目标位置。
3. 迭代更新：利用Mean Shift算法计算均值偏移向量，对目标位置进行迭代更新，直至满足收敛条件或达到最大迭代次数。
4. 输出：将更新后的目标位置输出，作为下一帧的参考点，继续进行跟踪。
四、基于Mean Shift的运动目标跟踪算法研究基于Mean Shift的运动目标跟踪算法在应用中表现出了一定的优势，但也存在一些挑战和问题。
例如，在复杂背景下如何准确提取目标特征、如何处理目标遮挡和形变等问题。
针对这些问题，本文进行了如下研究：1. 特征提取：针对不同场景和目标，选择合适的特征提取方法，如颜色直方图、纹理特征等，以提高目标与背景的区分度。
2. 模型更新：为了适应目标的形变和光照变化等问题，需要对目标模型进行实时更新。
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。
《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。
目标跟踪meanshift算法综述均值漂移
Mean Shift 概述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dR 中的n 个样本点i x ,i=1,…,n,在x 点的Mean Shift 向量的基本形式定义为:()()1i hh i x S M x x x k ∈≡-∑ (1)其中,h S 是一个半径为h 的高维球区域,满足以下关系的y 点的集合,()()(){}2:Th S x y y x y x h ≡--≤ (2)k 表示在这n 个样本点i x 中,有k 个点落入h S 区域中.我们可以看到()i x x -是样本点i x 相对于点x 的偏移向量,(1)式定义的Mean Shift 向量()h M x 就是对落入区域h S 中的k 个样本点相对于点x 的偏移向量求和然后再平均.从直观上看,如果样本点i x 从一个概率密度函数()f x 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, h S 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()h M x 应该指向概率密度梯度的方向.图1,Mean Shift 示意图如上图所示, 大圆圈所圈定的范围就是h S ,小圆圈代表落入h S 区域内的样本点i h x S ∈,黑点就是Mean Shift 的基准点x ,箭头表示样本点相对于基准点x 的偏移向量,很明显的,我们可以看出,平均的偏移向量()h M x 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.扩展的Mean Shift核函数首先我们引进核函数的概念.定义:X 代表一个d 维的欧氏空间,x 是该空间中的一个点,用一列向量表示. x 的模2T x x x =.R 表示实数域.如果一个函数:K X R →存在一个剖面函数[]:0,k R ∞→,即()2()K x k x=(3) 并且满足:(1)k是非负的.(2)k是非增的,即如果a b<那么()()k a k b≥.(3)k是分段连续的,并且()k r dr∞<∞⎰那么,函数()K x就被称为核函数.举例:在Mean Shift中,有两类核函数经常用到,他们分别是,单位均匀核函数:1 if 1()0 if 1xF xx⎧<⎪=⎨≥⎪⎩(4) 单位高斯核函数:2()xN x e-=(5) 这两类核函数如下图所示.图2, (a) 单位均匀核函数(b) 单位高斯核函数一个核函数可以与一个均匀核函数相乘而截尾,如一个截尾的高斯核函数为,()2 if()0 ifxe xN F xxββλλλ-⎧<⎪=⎨≥⎪⎩(6) 图3 显示了不同的,βλ值所对应的截尾高斯核函数的示意图.图3 截尾高斯核函数(a) 11N F(b) 0.11N FMean Shift 扩展形式从(1)式我们可以看出,只要是落入h S 的采样点,无论其离x 远近,对最终的()h M x 计算的贡献是一样的,然而我们知道,一般的说来,离x 越近的采样点对估计x 周围的统计特性越有效,因此我们引进核函数的概念,在计算()h M x 时可以考虑距离的影响;同时我们也可以认为在这所有的样本点i x 中,重要性并不一样,因此我们对每个样本都引入一个权重系数.如此以来我们就可以把基本的Mean Shift 形式扩展为:()11()()()()()nHi i i i nHi i i Gx x w x x x M x Gx x w x ==--≡-∑∑ (7)其中: ()()1/21/2()H i i G x x HG H x x ---=-()G x 是一个单位核函数H 是一个正定的对称d d ⨯矩阵,我们一般称之为带宽矩阵()0i w x ≥是一个赋给采样点i x 的权重在实际应用的过程中,带宽矩阵H 一般被限定为一个对角矩阵221diag ,...,d H h h ⎡⎤=⎣⎦,甚至更简单的被取为正比于单位矩阵,即2H h I =.由于后一形式只需要确定一个系数h ,在Mean Shift 中常常被采用,在本文的后面部分我们也采用这种形式,因此(7)式又可以被写为:()11()()()()()ni i i i h ni i i x xG w x x x hM x x x G w x h ==--≡-∑∑ (8)我们可以看到,如果对所有的采样点i x 满足(1)()1i w x =(2) 1 if 1()0 if 1 x G x x ⎧<⎪=⎨≥⎪⎩则(8)式完全退化为(1)式,也就是说,我们所给出的扩展的Mean Shift 形式在某些情况下会退化为最基本的Mean Shift 形式.Mean Shift 的物理含义正如上一节直观性的指出,Mean Shift 指向概率密度梯度方向,这一节将证明Mean Shift 向量()h M x 是归一化的概率密度梯度.在本节我们还给出了迭代Mean Shift 算法的详细描述,并证明,该算法会收敛到概率密度函数的一个稳态点.概率密度梯度对一个概率密度函数()f x ,已知d 维空间中n 个采样点i x ,i=1,…,n, ()f x 的核函数估计(也称为Parzen 窗估计)为,11()ˆ()()ni i i n di i x x K w x h f x h w x ==-⎛⎫ ⎪⎝⎭=∑∑ (9)其中()0i w x ≥是一个赋给采样点i x 的权重()K x 是一个核函数,并且满足()1k x dx =⎰我们另外定义: 核函数()K x 的剖面函数()k x ,使得()2()K x kx=(10);()k x 的负导函数()g x ,即'()()g x k x =-,其对应的核函数()2()G x g x= (11)概率密度函数()f x 的梯度()f x ∇的估计为:()2'1212()ˆˆ()()()ni i i i nd i i x x x x k w x h f x f x h w x =+=⎛⎫--⎪ ⎪⎝⎭∇=∇=∑∑(12)由上面的定义, '()()g x k x =-,()2()G x gx=,上式可以重写为()()21212112112()ˆ()()()()2 ()()nii i i nd i i n i n i i i i i i n d n i i i i i x xx x G w x h f x h w x x x x x x x G w x G w x h h x x h h w x G w x h =+=====⎛⎫-- ⎪ ⎪⎝⎭∇=⎡⎤⎛⎫-⎡-⎤⎛⎫-⎢⎥ ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎢⎥=⎢⎥-⎛⎫⎢⎥⎢⎥ ⎪⎢⎥⎝⎭⎢⎥⎣⎦⎣⎦∑∑∑∑∑∑ (13)上式右边的第二个中括号内的那一部分就是(8)式定义的Mean Shift 向量,第一个中括号内的那一部分是以()G x 为核函数对概率密度函数()f x 的估计,我们记做ˆ()Gf x ,而(9)式定义的ˆ()f x 我们重新记做ˆ()Kf x ,因此(11)式可以重新写为: ˆ()f x ∇=ˆ()K f x ∇=()22ˆ()Gh f x M x h(14)由(12)式我们可以得出,()2ˆ()1ˆ2()Kh G f x M x h f x ∇= (15)(15)式表明,用核函数G 在x 点计算得到的Mean Shift 向量()h M x 正比于归一化的用核函数K 估计的概率密度的函数ˆ()Kf x 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()h M x 总是指向概率密度增加最大的方向.Mean Shift 算法 算法步骤我们在前面已经指出,我们在提及Mean Shift 向量和Mean Shift 算法的时候指代不同的概念,Mean Shift 向量是名词,指的是一个向量;而Mean Shift 算法是动词,指的是一个迭代的步骤.我们把(8)式的x 提到求和号的外面来,可以得到下式,()11()()()()ni i i i h n i i i x xG w x x hM x x x x G w x h ==-=--∑∑(16)我们把上式右边的第一项记为()h m x ,即11()()()()()ni i i i h n i i i x xG w x x hm x x x G w x h ==-=-∑∑(17)给定一个初始点x ,核函数()G X , 容许误差ε,Mean Shift 算法循环的执行下面三步,直至结束条件满足, (1).计算()h m x(2).把()h m x 赋给x(3).如果()h m x x ε-<,结束循环;若不然,继续执行(1).由(16)式我们知道, ()()h h m x x M x =+,因此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,这一收敛性由下面一小节给出证明.算法的收敛性证明我们用{}j y ,1,2,...j =来表示Mean Shift 算法中移动点的痕迹,由(17)式我们可写为,111()()()()ni ji i i j ni j i i x y G w x x hy x y G w x h =+=-=-∑∑, 1,2,...j = (18) 与j y 对应的概率密度函数估计值ˆ()jf y 可表示为, 11()ˆ()()ni j i i K j n di i x y K w x h f y h w x ==-⎛⎫⎪⎝⎭=∑∑ (19)下面的定理将证明序列{}j y 和{}ˆ()jf y 的收敛性. 定理:如果核函数()K x 有一个凸的,单调递增的剖面函数,核函数()G x 由式(10)和(11)定义,则序列{}j y 和{}ˆ()jf y 是收敛的. 证明:由于n 是有限的,核函数()(0)K x K ≤,因此序列{}ˆ()j f y 是有界的,所以我们只需要证明{}ˆ()jf y 是严格递增的的,即要证明,对所有j=1,2,…如果1j j y y +≠,那么ˆ()j f y 1ˆ()j f y +< (20)不失一般性,我们可以假设0j y =,由(19)式和(10)式,我们可以得到1ˆ()j f y +ˆ()j f y -=221111 ()()n i j i ji ni d i i x y x y k k w x h h h w x +==⎡⎤⎛⎫⎛⎫--⎢⎥ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦∑∑ (21)由于剖面函数()k x 的凸性意味着对所有12,[0,)x x ∈∞且12x x ≠,有'2121()()()()k x k x k x x x ≥+-(22)因为'()()g x k x =-,上式可以写为,2112()()()()k x k x g x x x -≥-(23)结合(21)与(23)式,可以得到,1ˆ()j f y +ˆ()jf y -222111211()()ni j i j i i n i d i i x y g x y x w x h h w x ++=+=⎛⎫-⎡⎤⎪≥--⎢⎥⎣⎦ ⎪⎝⎭∑∑221111211 2()()ni j T j i j i n i d i i x y g y x y w x h h w x +++=+=⎛⎫-⎡⎤⎪=-⎢⎥⎣⎦ ⎪⎝⎭∑∑12221211112()()()j n nT ii i i j i n d i i i i x x y x g w x y g w x h h h w x +++===⎡⎤⎛⎫⎛⎫=-⎢⎥ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦∑∑∑(24)由(18)式我们可以得出,1ˆ()j f y +ˆ()jf y -2211211()n ij n i d i i x y g hhw x +=+=⎛⎫≥ ⎪ ⎪⎝⎭∑∑(25)由于剖面函数()k x 是单调递减的,所以求和项210ni i x g h =⎛⎫> ⎪ ⎪⎝⎭∑,因此,只要10j j y y +≠= (25)式的右边项严格大于零,即1ˆ()j f y +ˆ()jf y >.由此可证得,序列{}ˆ()j f y 收敛 为了证明序列{}j y 的收敛性,对于0j y ≠,(25)式可以写为1ˆ()j f y +ˆ()jf y -2211211()ni j j jn i d i i x y y y g hhw x +=+=⎛⎫- ⎪≥- ⎪⎝⎭∑∑(26) 现在对于标号j,j+1,…,j+m -1,对(26)式的左右两边分别求和,得到 ˆ()j m f y +ˆ()jf y -22111211...()ni j m j m j m ni d i i x y y y g h h w x +-++-=+=⎛⎫- ⎪≥-+ ⎪⎝⎭∑∑2211211()ni jj jn i d i i x y y y g hhw x +=+=⎛⎫- ⎪+- ⎪⎝⎭∑∑2211211...()j m j m j jndiiy y y y Mh w x++--+=⎡⎤≥-++-⎢⎥⎣⎦∑2211()j m jndiiy y Mh w x++=≥-∑(27)其中M表示对应序列{}j y的所有求和项21n i jix ygh=⎛⎫-⎪⎪⎝⎭∑的最小值.由于{}ˆ()jf y收敛,它是一个Cauchy序列,(27)式意味着{}j y也是一个Cauchy序列,因此,序列{}j y收敛.Mean Shift的应用从前面关于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{},1,...ix i n=服从概率密度函数f(x),给定一个如图初始点x,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{},1,...ix i n=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.图4.Mean Shift算法示意图Mean Shift算法在许多领域获得了非常成功的应用,下面简要的介绍一下其在图像平滑,图像分割以及物体跟踪中的应用,一来说明其强大的生命力,二来使对上文描述的算法有一个直观的了解.图像平滑与分割一幅图像可以表示成一个二维网格点上p 维向量,每一个网格点代表一个象素,1p =表示这是一个灰度图,3p =表示彩色图,3p >表示一个多谱图,网格点的坐标表示图像的空间信息.我们统一考虑图像的空间信息和色彩(或灰度等)信息,组成一个2p +维的向量(,)s r x x x =,其中s x 表示网格点的坐标,r x 表示该网格点上p 维向量特征.我们用核函数,s r h h K 来估计x 的分布, ,s r h h K 具有如下形式,22,2s rs r h h p s r sr C x x K k k h h h h ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ (28)其中,s r h h 控制着平滑的解析度,C 是一个归一化常数.我们分别用i x 和i z ,i =1,…,n 表示原始和平滑后的图像.用Mean Shift 算法进行图像平滑的具体步骤如下, 对每一个象素点, 1,初始化1j =,并且使,1i i y x =2,运用Mean Shift 算法计算,1i j y +,直到收敛.记收敛后的值为,i c y3.赋值(),,s r i i i c z x y =图5是原始图像,图中40⨯20白框区域被选中来更好的显示基于Mean Shift 的图像平滑步骤,图6显示了这一区域的平滑步骤,x, y 表示这一区域内的象素点的坐标,图6(a)在一个三维空间显示了各个象素点的灰度值,图6(b)显示各点的移动痕迹,黑点是最终收敛值,图6(c)显示了平滑后的各象素点的灰度值,图6(d)是继续分割后的结果.图5.原始图像图6.(a)原始图像的各象素点灰度值.(b)各象素点的Mean Shift移动路径.(c)平滑后的各象素点的灰度值.(d)分割后的结果图7显示了图5经过平滑后的结果,我们可以看到,草地上的草地纹理被平滑掉了,而图像中边缘仍然很好的保持着..图7平滑后的结果h h是非常重要的参数,人们可以根据解析度的在基于Mean Shift的图像平滑中,式(28)中的,s rh h会对最终的平滑结果有一定的影响,图7显示了这两个参数对平要求而直接给定,不同,s rh影响更大一些.滑结果的影响,我们可以看出,s图8,原始图和平滑后的图基于Mean Shift的图像分割与图像平滑非常类似,只需要把收敛到同一点的起始点归为一类,然后把这一类的标号赋给这些起始点,在图像分割中有时还需要把包含象素点太少类去掉,图6(d)显示分割后的灰度值.图8,显示了图5经过分隔后的结果图8,分割后的结果物体跟踪我们用一个物体的灰度或色彩分布来描述这个物体,假设物体中心位于0x ,则该物体可以表示为()21ˆi i s ns u i x xqC k b x u h δ=⎛⎫- ⎪⎡⎤=-⎣⎦ ⎪⎝⎭∑(29)候选的位于y 的物体可以描述为()21ˆ()hn s s i u h i i x ypy C k b x u h δ=⎛⎫-⎡⎤ ⎪=-⎣⎦ ⎪⎝⎭∑(30)因此物体跟踪可以简化为寻找最优的y ,使得ˆ()u py 与ˆu q 最相似. ˆ()u py 与ˆu q 的最相似性用Bhattacharrya 系数ˆ()y ρ来度量分布,即 []ˆ()(),mu y p y q ρρ=≡= (31)式(31)在ˆu p()0ˆy 点泰勒展开可得,[]1111(),(22m mu u u p y q p y ρ==≈∑(32)把式(30)带入式,整理可得,[]2111(),22mnhii u i C y x p y q w k h ρ==⎛⎫-≈ ⎪ ⎪⎝⎭∑ (33)其中,1[()mi i u w b x u δ==-∑对式(33)右边的第二项,我们可以利用Mean Shift 算法进行最优化.在Comaniciu 等人的文章中,他们只用平均每帧图像只用4.19次Mean Shift 迭代就可以收敛,他们的结果很显示在600MHz 的PC 机上,他们的程序可以每秒处理30帧352⨯240象素的图像.下图显示了各帧需要的Mean Shift 迭代次数.图9,各帧需要的Mean Shift迭代次数下图显示了Comaniciu等人的跟踪结果图10,基于Mean Shift的物体跟踪结果结论本文回顾了Mean Shift的发展历史,介绍了它的基本思想,给出了具体的算法步骤,详细证明了它与梯度上升搜索法的联系,并给出Mean Shift算法的收敛性证明,最后给出了Mean Shift在图像平滑,图像分割以及实时物体跟踪中的具体应用,显示Mean Shift强大的生命力.参考文献[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)。
基于MeanShift的目标跟踪算法精编
一、绪论（一）课题研究背景及意义视觉系统是人类获取外界信息的最主要途径，但是人类的精力、视野等会受到环境很大的限制，人类自身的视觉系统已经不能满足人类的需求。
随着计算机技术的快速发展，利用计算机处理视觉信息、弥补人类视觉缺憾受到越来越广泛的关注，计算机视觉研究应运而生。
计算机视觉是融合了图形图像处理、计算机、模式识别、人工智能、数学、物理学、计算机图形学等众多学科的交叉性学科。
计算机视觉主要用来对环境中的物体的几何信息——物体的位置、形状、运动等，进行感知、描述、存储和理解。
运动目标跟踪技术在当今社会发挥着越来越显著的作用。
在生活领域，运动目标跟踪可以帮助人类及时、准确地处理异常情况；在军事领域，运动目标跟踪可以提高攻击的准确度，从而提高军事作战能力。
总之，目标跟踪技术的日益成熟对人类社会生活的日益发展有着不可或缺的作用，人类对目标跟踪技术的发展与研究也越来越关注。
（二）国内外研究现状目标跟踪逐渐受到人们的关注与计算机技术的发展是密不可分的。
上世纪80年代之前，由于计算机技术发展不成熟，使得计算机对图形图像的处理和分析主要以静态的为主，而对于动态图形图像的分析、处理、跟踪则带有很强的静态图形图像分析的特点。
动态图形图像序列的分析研究进入一个崭新的阶段则是在光流法被提出之后。
一直到二十世纪90年代中期，光流法一直是人们研究的热点，但由于光流法所需的运算量太大，不能很好地达到实时性的要求，同时，光流法采用假设，这就造成了光流法的局限性，使得光流法对噪声很敏感，很容易产生错误的结果。
在二十世纪80年代后期又相继出现了其他的跟踪算法，主要有Micheal Isare 和Andrew Black 在1998年提出的Condensation算法[1]，这是第一次在视频序列目标跟踪中应用粒子滤波的思想；Comaniciu等在2003年提出的Mean Shift 跟踪框架，这种算法计算复杂程度低，理论较严谨，对目标的遮挡、尺寸的变化、外表的变化具有一定的自适应能力。
《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。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其核心在于通过图像序列分析，实现对特定目标的定位与追踪。
随着深度学习、人工智能等技术的飞速发展，目标跟踪算法在军事、安防、自动驾驶、医疗等多个领域均展现出其巨大应用潜力。
本文将对目标跟踪算法进行全面综述，包括其基本原理、研究现状以及未来发展等方面。
二、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理主要依赖于图像序列中的特征提取与匹配。
其基本步骤包括：初始化目标位置、特征提取、特征匹配与更新、目标位置预测等。
首先，在视频序列的初始帧中确定目标的位置；然后，通过提取目标的特征信息，如颜色、形状、纹理等；接着，利用这些特征信息在后续帧中进行匹配，以实现目标的跟踪；最后，根据匹配结果进行目标位置的预测与更新。
三、目标跟踪算法的研究现状（一）传统目标跟踪算法传统目标跟踪算法主要包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于滤波的方法等。
其中，基于特征的方法主要通过提取目标的局部特征进行匹配；基于模型的方法则是通过建立目标的模型进行跟踪；基于滤波的方法则利用滤波器对目标进行预测与跟踪。
这些方法在特定场景下具有一定的有效性，但在复杂场景下往往难以取得理想的跟踪效果。
（二）深度学习在目标跟踪中的应用随着深度学习技术的发展，其在目标跟踪领域的应用也日益广泛。
深度学习能够自动提取目标的深层特征，提高跟踪的准确性与鲁棒性。
基于深度学习的目标跟踪算法主要包括基于孪生网络的方法、基于相关滤波与深度学习的结合方法等。
这些方法在复杂场景下取得了较好的跟踪效果。
四、常见的目标跟踪算法及其优缺点（一）基于相关滤波的跟踪算法该类算法利用相关滤波技术对目标进行跟踪，具有较高的计算效率。
但其缺点是对于复杂场景的适应性较差，容易受到光照变化、形变等因素的影响。
（二）基于深度学习的跟踪算法该类算法通过深度学习技术自动提取目标的特征信息，具有较高的准确性。
但其计算复杂度较高，对硬件设备要求较高。
《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，运动目标跟踪已成为计算机视觉领域的研究热点。
Mean Shift算法作为一种经典的跟踪算法，因其简单、高效和实时性强的特点，在运动目标跟踪领域得到了广泛的应用。
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改进方法和优化策略。
二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于密度的模式识别方法，通过计算特征空间中每个点的概率密度分布来确定搜索目标的位置。
在运动目标跟踪中，Mean Shift算法将当前帧中的目标位置作为基准点，根据下一帧中相似性的度量和统计决策进行跟踪。
其基本思想是将所有样本点通过加权的方式转移到高密度区域，以逐步逼近目标的真实位置。
三、Mean Shift算法的优势1. 实时性：Mean Shift算法通过迭代的方式逼近目标位置，算法实现简单且速度快，可实现实时跟踪。
2. 稳定性：该算法对于目标的非刚性和轻微变形具有良好的鲁棒性，能在目标形态发生变化时仍能准确跟踪。
3. 高效性：在特征空间中，Mean Shift算法通过计算概率密度分布来寻找目标位置，因此具有较高的效率。
四、Mean Shift算法的不足及改进方法1. 不足：Mean Shift算法对初始位置敏感，容易陷入局部最优解；当目标被遮挡或发生快速移动时，容易出现跟踪丢失的情况。
2. 改进方法：针对Mean Shift算法的不足，可以采取以下改进方法：（1）多特征融合：将多种特征信息（如颜色、形状、纹理等）融合在一起进行跟踪，以提高算法的鲁棒性和准确性。
（2）改进匹配准则：针对Mean Shift算法中可能出现的局部最优解问题，可以通过改进匹配准则，例如采用全局优化方法或者自适应阈值法来减小误判率。
（3）联合使用其他算法：可以与其他算法（如光流法、机器学习算法等）联合使用，互相取长补短，提高算法的稳定性和跟踪效果。
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。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。
随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法取得了显著的进步。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、主要方法和挑战，以期为相关研究提供参考。
二、目标跟踪算法的研究现状目标跟踪算法的发展历程可以追溯到上世纪中期，经历了从传统方法到深度学习方法的发展。
传统方法主要依赖于特征提取和匹配，而深度学习方法则通过学习大量数据来提高跟踪性能。
近年来，随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法成为了研究热点。
三、主要目标跟踪算法1. 基于特征的方法基于特征的方法是早期目标跟踪的主要方法。
该方法首先提取目标对象的特征，然后在视频帧中搜索与该特征相似的区域。
常见的特征包括颜色、纹理、边缘等。
然而，这种方法对于复杂场景和动态背景的适应性较差。
2. 基于模型的方法基于模型的方法通过建立目标的模型来进行跟踪。
该方法首先从视频帧中提取目标对象，然后使用模型对目标进行描述和预测。
常见的模型包括模板匹配、支持向量机等。
这种方法对于模型的准确性和泛化能力要求较高。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来目标跟踪算法的研究热点。
该方法通过学习大量数据来提取目标的特征和模型，从而提高跟踪性能。
常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
深度学习方法对于复杂场景和动态背景的适应性较强，但需要大量的训练数据和计算资源。
四、主要挑战与解决方法1. 目标形变与遮挡目标形变和遮挡是目标跟踪中的主要挑战之一。
为了解决这一问题，研究者们提出了各种方法，如使用更复杂的模型来描述目标、引入遮挡检测机制等。
此外，基于深度学习的方法也可以通过学习目标的形态变化和遮挡情况来提高跟踪性能。
2. 背景干扰与噪声背景干扰和噪声会影响目标的准确跟踪。
为了解决这一问题，研究者们提出了使用更鲁棒的特征提取方法和背景抑制技术。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。
随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法的性能得到了显著提升。
本文将对目标跟踪算法进行综述，包括其发展历程、基本原理、现有方法及优缺点，以及未来的研究方向。
二、目标跟踪算法的发展历程目标跟踪算法的发展历程大致可以分为三个阶段：基于特征的跟踪、基于模型的方法和基于学习的跟踪。
早期基于特征的跟踪主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪；基于模型的方法则是根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪；随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流，利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。
三、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标的特征，在连续的图像帧中寻找目标的位置。
具体而言，算法首先在初始帧中提取目标的特征，然后在后续帧中根据一定的策略寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的跟踪。
四、现有目标跟踪算法的分类与介绍1. 基于特征的跟踪算法：该类算法主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪，如SIFT、SURF等。
这些算法在光照变化、尺度变化等场景下具有一定的鲁棒性。
2. 基于模型的方法：该方法根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪，如支持向量机(SVM)、随机森林等。
这类方法对于动态背景和部分遮挡等情况具有一定的适应性。
3. 基于学习的跟踪算法：随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流。
该类算法利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。
典型的算法包括基于孪生网络的Siamese跟踪器和基于区域的目标跟踪方法等。
这些方法在精度和鲁棒性方面都取得了显著的提升。
五、目标跟踪算法的优缺点分析各类目标跟踪算法具有各自的优缺点：基于特征的跟踪算法在计算效率和准确性之间取得平衡；基于模型的方法对于复杂场景的适应性较强；基于学习的跟踪算法在处理复杂背景和遮挡等情况下表现出较高的鲁棒性。
《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。
《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，在运动目标跟踪中具有重要的研究价值。
本文将就基于Mean Shift的运动目标跟踪算法展开研究，旨在探讨其原理、应用及优化方向。
二、Mean Shift算法原理Mean Shift算法是一种基于密度函数的非参数统计方法，它通过不断调整窗口的位置和大小，以实现对目标的准确跟踪。
算法的核心理念是通过迭代更新，将目标的质心逐步向更准确的位置移动，最终实现对目标的定位和跟踪。
在运动目标跟踪中，Mean Shift算法主要分为以下几个步骤：初始化、计算、更新和预测。
首先，通过用户指定的初始窗口，设定初始化的参数。
然后，通过计算目标区域与背景区域的密度差异，确定目标的质心位置。
接着，根据质心位置调整窗口大小和位置，并重新计算新的质心位置。
通过迭代上述步骤，实现对目标的精确跟踪。
三、Mean Shift在运动目标跟踪中的应用Mean Shift算法在运动目标跟踪中的应用十分广泛，如视频监控、人机交互、智能交通等。
在视频监控中，Mean Shift算法可以实现对目标的实时跟踪和监控，从而有效地提高了安全防范的效率。
此外，Mean Shift算法还可用于人机交互领域，如手势识别、人脸追踪等。
在智能交通方面，Mean Shift算法可以实现对车辆的精确跟踪和监测，从而有效地提高交通管理的效率和安全性。
四、Mean Shift算法的优化与改进尽管Mean Shift算法在运动目标跟踪中取得了显著的成果，但仍存在一些局限性。
为了进一步提高算法的准确性和效率，需要对算法进行优化和改进。
首先，可以通过引入更高效的特征提取方法，提高目标的表示能力。
其次，可以通过改进迭代更新的策略，加快算法的收敛速度。
此外，还可以通过结合其他优秀的跟踪算法，如基于机器学习的跟踪算法等，进一步提高算法的鲁棒性和准确性。
基于Mean Shift的目标跟踪算法研究
1.3 本文研究内容
目标跟踪是现在一个世界级的热点，与很多的跟踪算法相互对比，可以得出 Mean Shift 算法是一种效率比较高的模式匹配的算法，它的原理简单，具有较强的鲁棒性，已经成功被 运用到对目标实时性较高的领域中。 但是我们也发现了 Mean Shift 算法一些缺陷， 比如 Mean Shift 算法对目标特征的选择要求比较高，而且算法过分依赖于目标和背景的对比度。 本文主要对 Mean Shift 算法进行了详细的介绍，重点介绍 Mean Shift 算法的跟踪算 法，并运用 Matlab 仿真软件进行仿真。全文章节分布如下： 第一章 绪论。主要介绍了目标跟踪的背景和意义，也介绍了国内外 Mean Shift 算法 的研究现状。 第二章 目标跟踪方法介绍。介绍了当前比较热门的几种常用的目标跟踪算法。 第三章 Mean Shift 算法的原理介绍。本章节对 Mean Shift 算法做了详细的研究和介 绍。 第四章 Mean Shift 目标跟踪算法设计。 本章节阐述了跟踪算法的基本思想，对 Mean Shift 算法的公式推导进行了详细的推导。 第五章 Matlab 仿真软件介绍。 对仿真软件 MATLAB 进行了一些基本的介绍，包括用 途、运用、仿真的运用。 第六章 实验与结果。加入程序，运用 MATLAB，进行了仿真。
附录：........................................................................................................31
II
基于 Mean Shift 的目标跟踪算法研究
吴伟
南京信息工程大学滨江学院自动控制系，南京 210044 摘要： 物体跟踪是人体视觉的重要内容，主要的内容是将目标物从序列图像中从背景中跟踪、提取出来。 Mean Shift 算法是一种非参数密度估计的算法，可以用于图像分割、目标跟踪等等方面，此算法是当前的 一个研究热点。本文首先分析了 Mean Shift 算法的基本原理，进一步开展基于 Mean Shift 的目标跟踪算 法研究。实验结果表明，Mean Shift 算法计算量小，实时性较强，对目标物跟踪准确性好，在目标物被部 分遮挡也能比较准确的进行跟踪。 关键词：Mean Shift 算法、核函数、目标跟踪
《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。
基于mean-shift算法的目标跟踪技术的研究
毕业论文（设计）题目基于mean-shift算法的目标跟踪技术的研究院系专业电子信息工程学生姓名学号指导教师职称_________________二O 一二年五月十日目录摘要 (2)第一章绪论 (3)1.1 课题研究背景及意义 (3)1.2 运动目标跟踪的国内外研究现状 (4)1.3 课题研究的主要内容及章节安排 (6)第2章 Mean Shift理论 (7)2.1 引言 (7)2.2 密度估计概述 (8)2.3 参数密度估计 (8)2.4 无参密度估计 (8)2.4.1 无参密度估计的常用方法 (8)2.4.2 核密度估计原理 (9)2.4.3 核函数的选取 (9)2.5 Mean Shift理论 (10)2.5.1 多维空间下核密度估计理论 (10)2.5.2 密度梯度估计和 Mean Shift 向量 (12)2.5.3 Mean Shift 算法的收敛性 (14)第3章 Mean Shift目标跟踪算法 (16)3.1 引言 (16)3.2 Mean Shift算法的步骤 (17)3.2.1 目标模型描述 (17)3.2.2 候选模型描述 (17)3.2.3 目标相似性度量 (18)3.2.4 目标定位 (18)3.3 算法的具体实现 (20)3.4 目标尺度的自适应更新 (22)3.5 实验结果分析 (22)3.6 本章小结 (22)参考文献 (23)结论 (23)致谢 (23)基于mean-shift算法的目标跟踪技术的研究摘要：基于视频的运动目标跟踪是计算机视觉研究领域的一项必不可少的关键技术。
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。
《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。
基于Mean Shift算法的目标跟踪综述
基于Mean Shift算法的目标跟踪综述李慧霞;李临生;闫庆森;周景文【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2017(000)001【摘要】The mean shift algorithm and its research progress are introduced,and the video tracking method based on mean shift algorithm has been largely utilized in a wide-range of computer vision investigation and its practical application,especially in video tracking research.More importantly,among those existing object tracking algorithms,the mean shift algorithm could be able to solve numbers of critical problems during object tracking,such as sudden acceleration of the movingobject,background interference,mutual occlusions among objects and/or between object and background,shape change of objects and/or background,etc.This paper describes the theory and applications based on improved mean shift algorithm and itself,including the details of those methods and their merits and demerits.%介绍Mean Shift算法及其研究进展,在众多计算机视觉研究和实际应用,尤其是视频跟踪研究中,基于Mean Shift算法的视频跟踪被大量应用.就目前所应用的跟踪算法,Mean Shift算法使跟踪中存在的很多问题得到了解决,例如运动目标的突然加速,背景的干扰,目标和目标以及目标和背景之间的遮挡,背景或者目标外部的变化等.对目前基于Mean Shift算法本身及其改进方法的理论和应用进行分类和比较,详述其各自方法内容和优缺点.【总页数】6页(P65-70)【作者】李慧霞;李临生;闫庆森;周景文【作者单位】太原科技大学电子信息工程学院,山西太原 030024;太原科技大学电子信息工程学院,山西太原 030024;西北工业大学计算机学院,陕西西安 710072;太原科技大学电子信息工程学院,山西太原 030024【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法综述 [J], 顾幸方;茅耀斌;李秋洁2.基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究 [J], 甘明刚;陈杰;王亚楠;金代中3.基于Mean-shift与Kalman算法相结合的动态目标跟踪算法研究 [J], 梁广颖4.基于Mean-shift改进的自适应目标跟踪算法 [J], 张伟;李绍铭;王勇5.基于多尺度空间的mean shift目标跟踪算法 [J], 于莹;毛盾因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
， ｒ ｏ ｅ ｒ ｔ ｉ ｅ ｓ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ａ ｎ ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｓ ｈ ａ ｖ ｅ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｄ ｅ ｓ ｉ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ ｓ ｕ ｃ ｈ ａ ｓ ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ Ｍ － － ｐ ｐ ｇ ｇ ｐ ， ， ， ｃ ｆ ｅ ｗ ｔ ｕ ｎ ｉ ｎ ａ ｒ ａ ｍ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｈ ｉ ｈ ｒ ｏ ｂ ｕ ｓ ｔ ｎ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｈ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ ｉ ｍ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｍ ａ ｋ ｅ ｙ ｇ ｐ ｙ ｇ ｐ ｇ ｐ ， ｔ ｈ ｅ ｍ ｔ ｏ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍ ｅ ａ ｎ ａ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｏ ｉ ｃ ｉ ｎ ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｒ ｅ ａ ． Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｏ ｒ ｉ ｉ ｎ ａ ｌ ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗ ａ ｓ ｐ ｐ ｇ ｐ ｇ ｙ ｇ ｇ ｇ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｗ ｅ ｒ ｅ ｏ ｕ ｔ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ ｎ ｉ ｍ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｉ ｉ ｎ ａ ｌ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗ ｅ ｒ ｅ ｅ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｐ ｐ ｇ ｇ ｙ ， ， ｆ ｒ ｏ ｍ ｆ ｉ ｖ ｅ ａ ｓ ｅ ｃ ｔ ｓ ｎ ａ ｍ ｅ ｌ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ｃ ｒ ｉ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｂ ｅ ｃ ｔ ａ ｅ ａ ｒ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｕ ｄ ａ ｔ ｅ ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ， ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｄ ｐ ｙ ｇ ｊ ｐ ｐ ｐ ， ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｔ ｉ ｏ ｃ ｃ ｌ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｆ ａ ｓ ｔ ｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｏ ｂ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ． Ｂ ｏ ｔ ｈ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｌ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ａ ｄ － － ｐ ｇ ｊ ｇ ｇ ， ｖ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｄ ｉ ｎ ｅ ａ ｃ ｈ ａ ｓ ｅ ｃ ｔ ． Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｔ ｈ ｅ ｏ ｆ ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｗ ｅ ｒ ｅ ｒ ｏ ｓ ｅ ｃ ｔ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ． － ｐ ｙ ｇ ｐ ｐ ｐ ， ， Ｋ ｅ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ Ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ Ｏ ｂ ｅ ｃ ｔ ａ ｅ ａ ｒ ａ ｎ ｃ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ Ｖ ｇ ｊ ｐ ｐ ｙ 对经典文献和最近的研 Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ跟踪算法的若干改进方向 出 发 ， 究成果进 行 全 面 综 述 与 分 析 。 本 文 第 ２ 节 简 要 概 述 Ｍ ｅ ａ ｎ 并指出该框架存在 Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ理论与基于 Ｍ ｅ ａ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ的跟踪框架 ， 的缺陷 ； 第３节至第７节从５个不同改进方向对 Ｍ ｅ ａ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 跟踪进行详细介绍与评述， 它们分别是基于生成模型与鉴别 模型的目标表达方法 、 目标模型的更新策略 、 目标尺度及方 向 的估计、 基于轨迹预测与目标分块的抗遮挡跟踪算法和快速 运动目标跟踪等 ； 最后总 结 全 文 并 展 望 了 今 后 Ｍ ｅ ａ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ跟 踪的研究方向与发展趋势 。
第３ ９卷 第１ ２期 ２ ０ １ ２年１ ２月
计 算 机 科 学 Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｅ ｒ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｓ ｐ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ９Ｎ ｏ ． １ ２ Ｄ ｅ ｃ ２ ０ １ ２
基于 Ｍ ｅ ａ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ的视觉目标跟踪算法综述
顾幸方 茅耀斌 李秋洁 （ ） 南京理工大学自动化学院 南京 ２ １ ０ ０ ９ ４
（ ， ， ） Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｎ ａ ｎ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ Ｎ ａ ｎ ｉ ｎ ２ １ ０ ０ ９ ４， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｊ ｇ ｙ ｇ ｙ ｊ ｇ
Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｏ ｎ Ｖ ｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉｅ ｄ ｏ ｎ Ｍ ｅ ａ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ ｙ ｇ ｇ
ＧＵ Ｘ ｉ ｎ ｆ ａ ｎ Ｙ ａ ｏ ｂ ｉ ｎ Ｉ Ｑ ｉ ｕ ｉ ｅ － ＭＡＯ － Ｌ － ｇ ｇ ｊ