均值漂移的视频目标跟踪（Matlab版源代码）

资 源 简 介

均值漂移的视频目标跟踪（Matlab版源代码）

详 情 说 明

均值漂移算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的迭代式目标跟踪方法。该技术通过在视频序列中持续寻找最相似的区域来实现稳定的目标跟踪效果。

实现流程主要分为三个阶段：

初始化阶段 系统会要求用户在视频的第一帧中手动框选需要跟踪的目标区域。这一步为后续跟踪建立了基准特征模型，通常会提取目标区域的色彩直方图等特征作为匹配依据。

特征建模阶段 算法会将选定的目标区域转换为特征空间表示。在彩色视频跟踪中最常用的是颜色直方图特征，通过量化颜色空间建立概率密度分布。

迭代跟踪阶段 从第二帧开始，算法会在前帧目标位置附近搜索最相似的区域。通过计算候选区域与目标模型的相似度，不断调整窗口中心位置，最终收敛到新帧中的目标位置。这个迭代过程就是"均值漂移"的核心思想。

该实现基于Matlab2010a开发平台，具有代码简洁、运行效率高的特点。值得注意的是，算法对目标表观变化具有一定的鲁棒性，但当目标发生严重遮挡或快速运动时可能需要额外的处理机制。