改进的彩色直方图均衡化Mean Shift行人跟踪算法在智能视频监控中的应用

本文探讨了"论文研究-彩色直方图均衡化的Mean Shift行人跟踪算法"，由付丽梅撰写，发表在中国科技论文在线上。该研究专注于视频监控领域的实际应用，尤其是在智能视频监控中行人跟踪的问题。作者付丽梅作为大连东软信息学院软件工程系的副教授，她的研究方向包括计算机图形图像处理和移动互联网应用开发。 文章的核心内容是提出了一种改进的Mean Shift行人跟踪方法，该方法结合了彩色直方图均衡化技术。Mean Shift算法是一种基于密度估计的非参数聚类算法，而彩色直方图均衡化则是增强图像对比度的一种常用技术，特别是在处理颜色分布不均匀的图像时，有助于提高算法对目标的识别和跟踪性能。 在实验部分，作者使用了CAVIARproject/IST200137540数据集进行测试，结果显示，通过改进的算法，相较于传统的Mean Shift方法，其在某些场景下能展现出更好的跟踪效果。这表明，利用彩色直方图均衡化的策略优化了追踪精度，特别是在复杂的光照条件或颜色多样性较高的环境中，改进的算法更适应实时行人跟踪的需求。 关键词包括计算机图像处理、Mean Shift算法、行人跟踪以及直方图均衡化，这些词汇反映了研究的技术背景和主要贡献。论文不仅关注算法的设计与实现，还强调了在实际应用场景中的性能提升，对于视频监控系统中行人跟踪技术的优化具有重要的参考价值。 总结来说，付丽梅教授的这篇论文提供了一种创新的行人跟踪解决方案，通过将彩色直方图均衡化引入到Mean Shift算法中，提升了视频监控系统的实用性和性能，对于计算机视觉和人工智能领域的研究者以及视频监控系统开发者来说，具有很高的研究和实践意义。