摘要：针对传统均值漂移跟踪算法由于目标框大小不能变化,尤其当目标尺度大小发生较大变化或旋转时容易导致目标丢失的问题,提出一种联合颜色与背景信息的目标框自适应调整跟踪算法。以经典均值漂移算法为主体跟踪框架,构建前景目标颜色直方图,以Bhattacharyya距离与迭代次数作为判断下一帧目标中心位置的条件,每次迭代通过在当前帧目标框区域内建立感兴趣目标与局部背景空间模型,经快速傅里叶变换后计算当前帧与下一帧空间模型,得到尺度调节因子,作为每一帧跟踪窗口大小的权重,进而不断调整跟踪窗口尺度大小。通过自适应调整每一帧跟踪窗口的尺度调节因子,达到实时修正目标模型描述,进而提高跟踪准确性的目的,大大降低了由于目标模型固化导致的中心位置跟踪累积误差。通过对两组图像的序列仿真结果表明,改进算法相比于经典算法具有更强的鲁棒性。

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