基于mean-shift的粘连人体目标分割算法

？人体目标分割是人体目标视觉分析的关键问题之一。提出了一种基于mean-shift的粘连人体目标分割算法。首先对视频图像进行预处理，从中分离出运动区域，根据人体外形的统计特征建立人体目标模板。在运动区域中均匀取若干个数据点作为种子点。从种子点出发，基于人体目标模板，应用mean-shift算法不断迭代逼近模态点。对取得的模态点集合进行聚类，从而自动确定分类数，即运动区域中的人体目标数，并进行合理分割。基于pets2006数据库的试验验证了该方法的可行性。