%0 Journal Article %T 融合两层卡尔曼滤波和meanshift的自适应目标跟踪算法 %A 田浩 %A 杜凯 %A 巨永锋 %J 武汉理工大学学报 %D 2014 %X ?为了改进meanshift算法及其与卡尔曼滤波融合跟踪算法的性能,提出了融合两层卡尔曼滤波和meanshift的自适应目标跟踪算法。首先通过运动学方程建立第一层的数学模型;然后利用巴氏系数、滤波器噪声与跟踪结果之间的关系,自适应地调整跟踪结果,得到目标的位置;最后对目标核函数直方图中的每个非零元素进行第二层滤波,通过动态变化的滤波残差和巴氏系数,实时调整更新滤波器中的各项参数,得到滤波后的目标模板。实验表明,该文算法与meanshift算法和单层卡尔曼滤波算法相比,在目标遮挡、光照变化和复杂环境下的跟踪效果更好。 %K 目标跟踪 %K meanshift %K 两层卡尔曼滤波 %K 巴氏系数 %U http://www.whlgdxxb.com.cn//qikan/Cpaper/zhaiyao.asp?bsid=32606