基于前景的分块meanshift跟踪

遮挡问题是目标跟踪的一个难点,有效处理遮挡,特别是严重遮挡和全部遮挡是评价目标跟踪算法优劣的重要指标。Meanshift算法是目前比较流行,算法鲁棒性较好的跟踪算法。但该法过分依赖目标颜色信息,所以当多个运动物体外表颜色相似时,这种算法往往导致跟踪失败,本文对目标物体采用分块跟踪,并结合kalman滤波器进行预测,加速分块meanshift的收敛速度。同时我们引入一个新的前景权值,减弱被背景遮挡的子块对目标跟踪的影响,提高算法的鲁棒性。