均值漂移算法

资 源 简 介

均值漂移算法

详 情 说 明

均值漂移算法是一种基于密度梯度的非参数估计算法，广泛应用于目标跟踪和视频处理领域。该算法无需预先假设数据分布，通过迭代计算数据点的密度梯度来实现模式寻找。

在目标跟踪场景中，算法首先在初始帧中确定目标的特征分布（通常使用颜色直方图），然后在后续帧中通过均值漂移向量不断调整搜索窗口的位置。这个向量的本质是当前窗口内所有样本点指向局部密度最大方向的加权平均值。

视频跟踪时，算法通过以下核心步骤实现鲁棒性：1) 在上一帧目标位置初始化搜索窗口；2)计算当前窗口内候选区域与目标模型的相似度；3)根据相似度权重生成均值漂移向量；4)沿向量方向移动窗口直至收敛。整个过程呈现出"爬山"特性，最终使窗口漂移到目标的新位置。

相比于传统跟踪方法，均值漂移的优势在于计算效率高、对部分遮挡不敏感。但需要注意合理选择核函数带宽——过大会导致定位模糊，过小则容易陷入局部最优。现代改进算法常结合光流或深度特征来提升复杂场景下的跟踪精度。