mean-shift运动目标跟踪

资 源 简 介

mean-shift运动目标跟踪

详 情 说 明

Mean-Shift算法是一种经典的非参数化目标跟踪方法，广泛应用于计算机视觉领域。该算法通过迭代计算目标区域的特征分布与候选区域之间的相似性，实现对运动目标的持续定位。

在MATLAB仿真中，Mean-Shift目标跟踪的实现通常分为三个核心模块： 初始化模块：定义目标模板（如颜色直方图），并提取初始帧中目标区域的特征分布。 迭代搜索模块：在后续帧中，通过Mean-Shift向量计算，逐步调整候选区域中心位置，使其向目标真实位置收敛。 更新模块：动态适应目标外观变化，例如通过加权更新模板特征，提升跟踪鲁棒性。

Mean-Shift的优势在于计算效率高，适合实时性要求较高的场景，但对目标遮挡或快速运动可能表现有限。通过MATLAB仿真，可以直观观察到算法在视频序列中如何通过梯度上升完成目标定位，是理解复杂跟踪算法的有效实践案例。