Kalman滤波融合优化Mean Shift的目标跟踪

目标跟踪中,目标跟踪的实时性和精度是首先要考虑的问题,同时背景变化、形状改变、目标遮挡,往往会导致跟踪失败。针对此问题,首先优化了Mean Shift算法迭代权值,优化后主要灰度贡献更加突出,次要灰度受到抑制,提高了跟踪的精度、避免了开方的繁琐运算。然后提出目标模板更新算法,解决了背景剧烈变化和目标形状改变时跟踪失败的问题。最后将优化Mean Shift算法与Kalman滤波融合,通过残差判定目标运动状态。仿真实验和分析表明,Kalman滤波融合优化Mean shift算法在目标遮挡,目标形状改变,背景变化时具有更高的跟踪精度和实时性。