公开(公告)号：CN101551909A

公开(公告)日：2009-10-07

申请号：CN200910049015.6

申请日：2009-04-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 敬忠良 ,  韩日升 ,  李元祥

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明涉及一种计算机视觉技术领域的基于核及目标连续自适应分布特征的跟踪方法。本发明在mean shift自身框架内，结合目标区域的自适应分布和相对稳定的目标模型，对候选模型经过直方图后向映射，以跟踪区域分布图像的零阶矩来估计跟踪窗口的尺度。最后在更新阶段，根据目标模型和候选模型的相似度，同时实现了目标模型的自适应更新和跟踪窗口尺度的自适应更新。能够实现在动态场景中，目标尺度和表观发生较大变化条件下的跟踪。

公开(公告)号：CN101551909B

公开(公告)日：2011-02-02

申请号：CN200910049015.6

申请日：2009-04-09

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 敬忠良 ,  韩日升 ,  李元祥

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明涉及一种计算机视觉技术领域的基于核及目标连续自适应分布特征的跟踪方法。本发明在mean shift自身框架内，结合目标区域的自适应分布和相对稳定的目标模型，对候选模型经过直方图后向映射，以跟踪区域分布图像的零阶矩来估计跟踪窗口的尺度。最后在更新阶段，根据目标模型和候选模型的相似度，同时实现了目标模型的自适应更新和跟踪窗口尺度的自适应更新。能够实现在动态场景中，目标尺度和表观发生较大变化条件下的跟踪。