| 基于模糊背景加权的Mean Shift目标跟踪算法 |
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| 引用本文： | 龚红,杨发顺,丁召.基于模糊背景加权的Mean Shift目标跟踪算法[J].电子科技大学学报（自然科学版）,2019,48(3):402-408. |
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| 作者姓名： | 龚红 杨发顺 丁召 |
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| 作者单位： | 贵州大学大数据与信息工程学院 贵阳 550025;贵州大学人民武装学院 贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院 贵阳 550025 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金61564002国家自然科学基金61361012国家自然科学基金11564005 |
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| 摘 要： | 针对Mean Shift跟踪算法在复杂背景下跟踪效果不佳的问题，该文提出了基于模糊背景加权的Mean Shift算法。引入基于差分的模糊隶属函数，利用目标模型和背景模型的差分，更加细化地表示各个像素对目标准确描述的贡献度，提高了目标描述的准确性。同时利用背景信息对原始的尺度增减法进行改进，更好地适应了目标尺度变化。实验验证该算法在一定程度上解决了尺寸增减法的小尺度游荡和跟踪滞后问题，提高了Mean Shift算法在复杂背景干扰下的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 背景加权 模糊集合 Mean Shift 尺度自适应 目标跟踪 |
| 收稿时间： | 2018-03-02 |
Mean Shift Tracking Based on Fuzzy Background Weighting |
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| Affiliation: | 1.College of Big Data and Information Engineering, Guizhou University Guiyang 5500252.People's Armed College, Guizhou University Guiyang 550025 |
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