mean shift tracking

资 源 简 介

mean shift tracking

详 情 说 明

Mean Shift跟踪是一种基于密度估计的目标跟踪算法，常用于计算机视觉领域。该算法通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值来实现目标定位，特别适合处理非刚性物体的跟踪任务。

算法核心思想是： 在初始帧中手动或自动选定目标区域，构建颜色直方图作为目标模型 在后续帧中，在当前目标位置周围进行采样 计算采样区域与目标模型的相似度，生成概率密度分布 通过Mean Shift向量迭代调整窗口位置，找到密度最大的区域 更新目标位置和模型，继续下一帧跟踪

关键优势在于对目标形变和部分遮挡的鲁棒性，因为主要依赖颜色分布特征而非几何特征。典型改进方向包括引入空间权重、结合卡尔曼滤波预测、添加尺度适应机制等。实际应用中需要注意选择合适的核函数带宽参数，这对跟踪精度和稳定性有重要影响。