改进Mean Shift与连通域标记的多目标跟踪算法

"基于均值漂移—连通域标记的多目标跟踪算法" 本文介绍了一种创新的多目标跟踪算法，该算法结合了改进的Mean Shift算法和连通域标记技术，旨在解决多目标跟踪过程中的常见问题，如目标瞬间丢失、目标遮挡和重叠导致的跟踪失效。Mean Shift算法是一种非参数密度估计方法，常用于目标定位和跟踪，通过不断调整搜索窗口以向目标密度峰值移动。 在传统Mean Shift算法的基础上，该论文提出了一种自适应策略，当目标丢失时，算法能够动态调整搜索窗口的尺寸和方向，以适应目标的变化。通过扩大搜索窗口，利用连通域标记算法，可以有效地搜索和识别被遮挡或重叠的目标。连通域标记是一种图像分割技术，能够识别和标记图像中的连续像素区域，有助于在复杂背景中区分和追踪目标。 算法首先利用连通域标记计算目标的矩特征，这些特征包括目标的重心和大小信息，这些信息对于确定目标的位置和尺度至关重要。接着，将获取的位置和尺度数据作为下一次Mean Shift跟踪的初始坐标和尺度，确保跟踪的连续性。同时，统计目标区域的颜色直方图作为Mean Shift算法的目标模型，增强了算法对快速移动目标的适应性，减少了目标瞬间丢失的情况。 实验结果表明，这种改进的多目标跟踪算法显著提升了跟踪性能，能够有效地实现连续的目标跟踪，尤其是在面对动态复杂环境和快速移动目标时。因此，这种方法对于视频监控、自动驾驶、无人机应用等领域的目标跟踪具有重要的实际应用价值。 关键词: 均值漂移，多目标跟踪，连通域标记，矩特征，特征匹配 中图分类号: TP391；TP242 文献标志码: A 文章编号: 1001-3695(2011)10-3963-04 doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.10.100 这项工作是由鲁好波、李坚强和王小民等人在2011年完成的，他们来自深圳大学计算机与软件学院，主要研究方向涵盖了多媒体信息处理和计算机网络与信息安全等领域。通过他们的研究，这一多目标跟踪算法为相关领域的研究提供了新的思路和解决方案。