尺度不变特征与Kalman滤波改进的Mean Shift视频目标跟踪算法

本文主要探讨了一种结合尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)特征匹配和卡尔曼滤波(Kalman Filter)的Mean Shift视频运动目标跟踪算法，针对在目标跟踪中遇到的尺度变化、旋转、快速运动以及遮挡等问题。该方法首先利用卡尔曼滤波技术对目标的运动状态进行精确预测，通过滤波器的动态模型估计出目标的当前位置，作为Mean Shift算法的初始起点。 在跟踪过程中，当候选目标模型与初始目标模型之间的相似性测度（如基于灰度共生矩阵的特征对比度）低于预设阈值时，系统会启用SIFT特征匹配来搜索目标可能的新位置。在找到的潜在位置上，算法构建一个新的候选目标模型，并对两者进行特征匹配度的计算。通过比较这两个模型的匹配系数，选择具有更高匹配度的位置作为当前的目标位置，以提高跟踪的鲁棒性和准确性。 与仅使用单一的卡尔曼滤波或SIFT特征匹配与Mean Shift相结合的方法相比，该算法能够显著降低跟踪误差，平均降低了大约20%。这种结合策略的优势在于，既考虑了目标的运动趋势，又依赖于局部特征的稳定性，从而有效地应对目标在视频中的复杂运动情况。 本文的研究成果发表在《计算机应用》杂志上，属于工程技术领域的一篇论文，被归类于T91.413类别，具有较高的学术价值。该算法对于视频监控、机器人导航、自动驾驶等需要实时目标跟踪的应用具有实际意义，展示了在处理复杂场景下提升目标跟踪性能的有效途径。