基于边界沙包核函数的Mean-Shift跟踪算法

针对传统的Mean-Shift跟踪算法,使用单个颜色特征定位目标易受相似目标与背景的干扰导致跟踪失败以及跟踪窗口尺寸不能自适应跟踪目标变化的问题,提出一种基于颜色特征与边界特征相融合的目标表示方法和沙包核函数Mean-Shift尺寸自适应算法。在跟踪中,颜色特征和边界特征根据各个特征的可靠性进行实时性更新;同时,在跟踪窗口中心和边界定位的基础上,由候选目标跟踪窗和分块目标跟踪窗的边界距离变化对核窗宽大小进行更新。实验结果表明,该算法目标定位的精确性更高,在目标尺寸增大和减小的情况下,平均每帧耗时比传统的基于矩形窗和椭圆窗自适应跟踪算法更少,提高了跟踪性能,满足实时性要求。