A Target Tracking Algorithm Based on Mean Shift and Normalized Moment of Inertia Feature
Ming-Gang GAN, Jie Chen, Yanan Wang, Dai-Zhong JIN · Acta Automatica Sinica · 2010
摘要: 针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题, 提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征的目标跟踪算法. 算法中引入了目标NMI特征, 建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略, 对目标模型进行更新. 同时利用卡尔曼滤波, 在目标被遮挡后进行估计预测. 实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下, 能够进行实时、稳定跟踪. 关键词: 目标跟踪 / 均值漂移 / NMI特征 / 卡尔曼滤波