NMI特征与MeanShift算法结合的目标跟踪研究

"基于MeanShift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究" 在计算机视觉和图像处理领域，目标跟踪是一项关键任务，旨在连续追踪视频序列中的特定对象。传统的MeanShift算法是一种非参数密度估计方法，常用于目标跟踪。然而，对于空中运动目标，尤其是存在形变、遮挡等情况时，其跟踪效果往往不尽如人意。针对这一问题，研究人员甘明刚、陈杰、王亚楠和金代中提出了一种结合MeanShift算法和归一化转动惯量（Normalized Moment of Inertia, NMI）特征的目标跟踪算法。 MeanShift算法的核心在于通过迭代寻找数据密度的局部最大值，即目标的最可能位置。它基于颜色、纹理等特征在特征空间中进行搜索，但对目标外观变化的适应性较弱。NMI特征则是一种描述目标形状的有效方法，通过对目标的轮廓进行分析，可以更好地捕捉目标的几何特性，增强跟踪的鲁棒性。 该算法首先引入目标的NMI特征，然后建立一个基于最小虚警概率原则的跟踪策略。这个策略通过二级判决门限来判断新检测到的目标是否是真正的目标，从而减少误跟踪的可能性。同时，为了应对目标被遮挡的情况，算法融合了卡尔曼滤波器。当目标暂时不可见时，卡尔曼滤波器可以根据历史状态和动态模型预测目标的位置，使得在遮挡解除后能快速恢复跟踪。 实验结果表明，结合MeanShift和NMI特征的跟踪算法在目标有较大形变、部分遮挡等复杂场景下，能够实现实时且稳定的跟踪，显著提高了跟踪性能。这种算法对空中运动目标的跟踪尤其有效，增强了跟踪算法在实际应用中的适应性和可靠性。 关键词：目标跟踪，均值漂移，NMI特征，卡尔曼滤波 此研究工作为解决目标跟踪中的挑战提供了一种创新方法，通过结合不同的特征和跟踪策略，提升了跟踪算法在各种环境条件下的表现。这对于监控、自动驾驶、无人机导航等应用具有重要的理论与实践价值。