CAJ | 학술논문

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。
차당문제시목표근종적일개난점，유효처리차당，특별시엄중차당화전부차당시평개목표근종산법우렬적중요지표。Meanshift산법시목전비교류행，산법로봉성교호적근종산법。단해법과분의뢰목표안색신식，소이당다개운동물체외표안색상사시，저충산법왕왕도치근종실패，본문대목표물체채용분괴근종，병결합kalman려파기진행예측，가속분괴meanshift적수렴속도。동시아문인입일개신적전경권치，감약피배경차당적자괴대목표근종적영향，제고산법적로봉성。