基于mean-shift运动目标跟踪源码

资 源 简 介

基于mean-shift运动目标跟踪源码

详 情 说 明

Mean-Shift算法是一种经典的计算机视觉技术，主要用于运动目标的检测与跟踪。该算法通过迭代搜索模式来定位目标，无需预先建立目标模型，适合处理实时视频流中的动态对象追踪。

核心原理是利用概率密度梯度上升的特性。算法首先在初始帧中选定目标区域，计算该区域的颜色直方图作为特征描述。在后续帧中，通过不断调整搜索窗口中心位置，使窗口向概率密度最大的方向移动，最终收敛到目标新位置。这种基于颜色分布的跟踪方式对目标旋转和尺度变化具有一定鲁棒性。

实现过程通常包含三个关键阶段：目标特征提取、相似性度量计算和窗口位置迭代更新。其中核函数的选择（如Epanechnikov核）和带宽参数设置会显著影响跟踪性能。相比光流法等技术，Mean-Shift计算量较小，但在目标遮挡或快速运动场景下可能丢失跟踪。

现代改进方案常结合卡尔曼滤波或粒子滤波进行预测补偿，也有些研究将Mean-Shift与深度特征融合以提升复杂背景下的跟踪稳定性。这种无参数密度估计方法至今仍在智能监控、人机交互等领域保持应用价值。