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1.  一种基于背景加权直方图的Mean-Shift跟踪算法  
   刘欢敏  龙永新  张长隆《湖南工业大学学报》,2015年第29卷第6期
   经典的Mean-Shift算法以颜色直方图为特征进行跟踪,但在视频目标跟踪中没有有效地利用跟踪目标的空间信息,因而当目标快速移动时,目标极易丢失。针对这一问题,提出了一种基于距离目标形心加权直方图的Mean-Shift跟踪算法。距离目标形心加权直方图可有效利用目标在图像中的位置信息,从而能实现复杂背景下的目标跟踪。并分别用改进的基于距离目标形心加权直方图的Mean-Shift跟踪算法和经典的Mean-Shift跟踪算法,对快速运动的目标进行跟踪实验。结果表明,改进的基于距离目标形心加权直方图的Mean-Shift跟踪算法,具有较强的鲁棒性和实时性,能有效实现复杂场景下的目标实时跟踪。    

2.  基于改进Mean Shift视频目标跟踪算法的研究  
   伊力哈木.亚尔买买提《计算机测量与控制》,2014年第2期
   针对传统的Mean Shift目标跟踪算法计算量大,难以实现对目标的实时跟踪,并且容易造成目标丢失,降低了目标跟踪的精确度;鉴于此,提出了一种改进Mean Shift的视频目标跟踪算法;首先,建立视频运动速度的系统动态模型,以便减少粒子维数粒子的数量;其次,在Mean Shift算法中核函数在目标特性的直方图表示的基础上来构建系统的观测值的获取;最后,利用Mean Shift算法的聚类作用,将粒子聚集在真实位置的区域以便更加靠近其跟踪目标;实验结果表明,验证了该算法在视频目标跟踪中,能够有效跟踪运动目标,满足实时性要求,明显优于传统的Mean Shift目标跟踪算法,减少了计算量,有助于提高其跟踪精度。    

3.  基于在线支持向量机的Mean Shift彩色图像跟踪  被引次数:1
   郭敬明  何昕  魏仲慧《液晶与显示》,2014年第29卷第1期
   为了解决传统Mean Shift跟踪方法中目标模板只能从单一图像建立,且很难更新问题,提出了一种新的Mean Shift彩色图像跟踪方法。将RGB颜色空间投影到HSV颜色空间,建立了基于HSV颜色空间的统一直方图核函数模型。为了实现模板在线更新,引入在线支持向量机,推理了基于HSV空间的在线支持向量机的Mean Shift跟踪算法,从而适应目标因尺寸、姿态及光照造成的模型变化。为了验证算法的有效性,对两组国际通用的CAVIAR彩色图像序列进行了跟踪测试。实验结果表明,提出的改进算法在目标姿态、光照或背景发生较大变化时,能有效跟踪目标。当图像分辨率为384×288(目标尺寸约为20×80)时,最快处理速度达40f/s,且跟踪精度比传统Mean Shift提高32.1%。    

4.  多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪  被引次数:1
   袁广林  薛模根  谢恺  姚翎《中国图象图形学报》,2011年第16卷第10期
   经典Mean Shift跟踪算法使用单一颜色直方图跟踪目标,导致其对目标外观的变化鲁棒性较差。为了解决该问题,提出一种多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪算法。该算法利用多个视图的颜色核函数直方图的加权组合作为目标模型进行Mean Shift跟踪;为了适应目标外观的变化,利用目标区域对每一颜色直方图的概率图均值和方差的比值评价每一颜色直方图的可靠性,并自适应地计算其组合权值。实验结果表明,与现有Mean Shift跟踪算法相比,提出的跟踪算法对目标的外观变化具有更强的鲁棒性。    

5.  一种分层Mean Shift目标跟踪算法  被引次数:3
   许海霞  王耀南  袁小芳  周维  朱江《自动化学报》,2009年第35卷第4期
   针对经典Mean shift (MS)目标跟踪算法的颜色特征鲁棒差、匹配迭代复杂的缺点, 提出一种分层Mean shift (Hierarchical mean shift, HMS)目标跟踪算法. 首先通过MS迭代将目标区域特征空间的数据点聚类于模式点, 使得以简洁的方式描述前景跟踪目标, 建立目标模型与目标候选模型的聚类模式点描述, 进行聚类块匹配. 然后, 导出聚类块模式点匹配下的相似度量函数, 进行像素点匹配, 结合邻域一致性, 计算像素平移量, 分层估计序列帧中跟踪目标质心模式点的位置, 并给出HMS匹配迭代跟踪算法. 实验结果表明, 与其他两种MS跟踪算法相比, HMS既能提高序列帧跟踪目标表达与匹配的鲁棒性, 又无需匹配所有数据点, 算法简洁且有效可行.    

6.  基于空间关联特征分布的目标跟踪  
   王呈鹏  宋万忠《计算机工程与设计》,2012年第33卷第9期
   通过利用特征全局分布信息,提出一种以网格为数据单元的Mean Shift的目标跟踪算法(grid mean shift,GRIMSHIFT).针对传统Mean Shift目标跟踪算法的不足,GRIMSHIFT算法在m*n个像素的网格小区域内提取如颜色、角点量等局部区域特征值.在此基础上结合整幅图像进行约束Delaunay三角剖分得到图像像素间全局空间关联信息.在网格级上把局部特征信息和全局分布信息加权混合,使特征分布数据集具有了更高的目标辨识度;在视频序列中对动态网格特征分布连续运用Mean Shift便实现了对目标的跟踪.实验结果表明GRIMSHIFT拥有良好的实时性和准确性.    

7.  基于二次加权Mean-Shift的目标实时跟踪  
   张京爱  李群  李鹏飞  王江涛《电子设计工程》,2011年第19卷第10期
   针对经典Mean-Shift跟踪算法需要多次迭代才能达到收敛的缺点,提出一种高效的Mean-Shift跟踪算法。在使用颜色空间作为目标特征的跟踪系统中,目标本身往往可以表征为区别于背景的颜色特征,而颜色特征的分布则与偏移向量的权值相对应。通过分析跟踪算法中不同的权值对收敛速度的影响,对加权系数进行了二次加权,使改进的算法只需要一次粗定位和一次精确定位2次迭代便可准确地对目标进行定位。试验结果表明,该算法在保证了经典算法准确性的同时,大大加快了向目标收敛的速度。    

8.  基于方向直方图的Mean shift目标跟踪新算法  被引次数:1
   秦臻  曹剑中《电子设计工程》,2011年第19卷第12期
   Mean shift算法是一种非参数密度估计算法,可以实现快速的最优匹配。为了有效地将Mean shift算法应用到灰度图像中,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,提出了一种基于空间方向直方图的Mean shift跟踪新算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧目标的起始位置,再利用Mean shift算法得到跟踪位置。实验结果证明,该算法在目标运动较快,目标尺度变化的情况下仍能稳定、实时、高效地跟踪目标。    

9.  基于自适应多特征融合的mean shift目标跟踪  被引次数:3
   袁广林  薛模根  韩裕生  周浦城《计算机研究与发展》,2010年第47卷第9期
   经典mean shift目标跟踪算法简单快速,具有较好的跟踪效果,但是它用单个特征描述目标,易受相似目标与背景的干扰,鲁棒性较差.针对此不足,推导出多特征融合mean shift目标定位公式;为了适应跟踪过程中目标与背景的变化,提出利用概率分布可分性判据动态评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重.在上述两个方面的基础上,对mean shift目标跟踪算法进行了改进,提出一种多特征融合mean shift目标跟踪算法.实验结果表明:提出的算法比经典mean shift目标跟踪算法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.    

10.  HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法  
   杨德红  闫河  刘婕  王朴《计算机工程与设计》,2016年第4期
   经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。    

11.  一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法  
   李沫  郝伟博  范哲意  刘志文《中国电子科学研究院学报》,2013年第6期
   为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法.针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力.实验结果表明了算法的有效性.    

12.  基于均值漂移—连通域标记的多目标跟踪算法*  被引次数:2
   鲁好波  李坚强  王小民《计算机应用研究》,2011年第28卷第10期
   提出一种基于Mean Shift改进算法与连通域标记的多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,对目标瞬间丢失、目标遮挡或重叠时目标跟踪失败等情况有较好的改进。在跟踪过程中,当目标丢失时,基于改进的Mean Shift算法能自适应调整搜索窗口尺寸和方向。通过自适应扩展搜索窗口,利用连通域标记算法搜索目标并计算其矩特征来获得跟踪目标的重心和大小信息,并将获得的位置和尺度信息作为下一帧Mean Shift算法跟踪初始坐标和尺度,统计目标区域颜色直方图作为Mean Shift算法目标模型,从而解决了因目标速度过快而引起的目标瞬间丢失问题。最后研究结果显示,这种改进的目标跟踪算法可以有效改善多目标跟踪的性能,实现目标连续跟踪。    

13.  基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法  被引次数:1
   王新红  王晶  田敏  杨煜  李志鹏《中国图象图形学报》,2008年第13卷第3期
   传统的基于色彩直方图或空间色彩直方图的Mean Shift跟踪算法,在诸如跟踪目标出现尺度变化的复杂条件下,无法得到准确的跟踪结果。这是因为色彩直方图或空间色彩直方图无法显著区分颜色相近的目标和背景。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息。实验结果表明,该算法能够有效的处理遮挡、光照变化和尺度缩放等复杂情况,对目标进行准确有效的跟踪,改善了传统方法在尺度缩放等方面的局限性。    

14.  基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法  
   李光  金学波《浙江理工大学学报》,2009年第26卷第6期
   使用基于颜色直方图的Mean Shift跟踪算法,当目标在相似颜色背景、光照变化的情况下,视频跟踪性能迅速下降.文章提出了一种基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法,该算法使用张量梯度将RGB三维空间融合为一维空间,在有效地保护原向量方向性的前提下降低了维数.实验结果表明,基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法耗时少,对光照变化不敏感,且对颜色变化依赖程度低,适合背景混淆和光照变化场合下跟踪.    

15.  基于FCM聚类的粒子滤波多目标跟踪算法  被引次数:1
   陈龙  郭宝龙  孙伟《仪器仪表学报》,2011年第32卷第11期
   针对多目标跟踪中相似目标的发散问题和跟踪核函数窗宽固定的缺陷,提出一种基于FCM(fuzzy C-means)聚类的粒子滤波算法.该算法结合经典粒子滤波理论,使用可变椭圆作为粒子区域,在粒子滤波的重要性重采样后,通过Mean-Shift算法获得每个目标的聚类中心,使用FCM聚类算法完成粒子聚类,获得相应目标的粒子子群,最后通过粒子子群估计各目标的最终状态并修正核窗口宽度.实验表明,与传统粒子滤波算法相比,该算法解决了传统粒子滤波的发散问题,减少了粒子数量,能够准确地对多目标进行跟踪,具有很好的鲁棒性和实时性.    

16.  基于特征融合的Mean-shift算法在目标跟踪中的研究  
   乔运伟  杨帆  李岩  唐红梅《电视技术》,2011年第35卷第23期
   针对仅采用颜色特征的Mean-shift跟踪算法,在目标跟踪过程中,运动目标受光线变化的影响时,易发生跟踪错误等问题,提出一种基于特征融合的Mean-shift算法.新算法结合了颜色特征和边缘方向角特征,并对各特征模型进行加权处理,有效解决了Mean-shift算法在光线突变场景中跟踪失效的问题.实验表明,该算法能够有效提高跟踪的稳健性,达到快速、实时的跟踪效果.    

17.  尺度方向自适应Mean Shift跟踪方法  
   张恒《光学精密工程》,2008年第16卷第6期
   经典核窗口宽度固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸逐渐增大的目标进行有效地跟踪。一些改进的mean shift算法虽然在一定程度上解决目标缩放这个问题,但是对于目标旋转仍然无能为力。在分析尺度空间理论和mean shift 跟踪算法的基础上,提出了一种尺度方向自适应mean shift跟踪算法。实验表明,对于初始帧,本文算法可以较为准确地获得目标最佳描述椭圆;对于后续帧图像,本文的新跟踪算法可以较好地适应目标旋转缩放等复杂运动。    

18.  基于块的Mean-shift跟踪算法  被引次数:1
   陈柱  李子印  朱明凌《电视技术》,2015年第39卷第20期
   针对传统Mean-shift跟踪算法在目标发生遮挡和形态变化时跟踪性能下降的缺点,提出了一种基于块的Mean-shift跟踪算法,该算法主要特点有:(1)将跟踪目标平均分块,每小块独立进行传统Mean-shift跟踪,利用小块跟踪未被遮挡的目标部分;(2)跟踪检测器检测目标小块跟踪的有效性,筛选出无效跟踪的目标小块,解决了目标分块造成跟踪性能下降的问题;(3)归一化互相关检测器和邻域一致检测增加了对目标空间信息的检测,弥补了Mean-shift算法的局限性,增加了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法在目标发生遮挡和形态变化时仍然可以有效的实现跟踪。    

19.  基于复杂特征融合的改进mean shift目标跟踪  
   杨 欣  费树岷  李 刚  周大可《控制与决策》,2014年第7期
   提出一种融合Gabor小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift目标跟踪算法.首先,提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图;其次,基于mean shift算法定义融合相似度系数,对特征空间进行融合并得出目标中心位置;再次,通过定义特征自适应系数来融合基于颜色和纹理特征的目标位置;最后,对上述结果进行处理,得到目标最终位置.实验结果表明,该算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时能够得到比较理想的跟踪效果.    

20.  多技术融合的 Mean-Shift 目标跟踪算法  
   郭志波  董健  庞成《山东大学学报(工学版)》,2015年第45卷第2期
   在研究经典算法的基础上,提出了一种多技术融合的Mean-Shift目标跟踪算法,有效地解决了经典MeanShift跟踪算法存在的缺陷。通过Kalman算法预测估计目标的中心位置,通过分块颜色直方图提取目标区域的空间信息进行,同时采用背景加权和核加权相结合的方式抑制背景像素对目标的干扰。在多个视频数据上的试验结果表明,研究方法有效地克服了经典的Mean-Shift目标跟踪算法对遮挡、背景像素敏感的问题,在复杂环境的背景下对运动目标跟踪更加准确。    

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