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| 1 | 基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法综述显示文摘基于Mean Shift的视觉跟踪算法具有计算复杂度低、调节参数少、稳健性较好和易于工程实现等优点,是目前视觉跟踪领域的重要研究方向。首先介绍了经典的Mean Shift跟踪算法,分析了此跟踪框架存在的缺陷。然后从目标模型表达、模型更新、尺度与方向估计、抗遮挡跟踪和快速目标跟踪等5个方面详细地综述了Mean Shift跟踪算法的发展与改进。针对上述每个方面,对典型方法与最近研究成果进行了介绍与评述。最后展望了Mean Shift跟踪今后的研究方向与发展趋势。 | 顾幸方 茅耀斌 李秋洁 | 2012 | 计算机科学2012，39，12： | 31 |
| 2 | 基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪显示文摘提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。 | 周尚波 胡鹏 柳玉炯 | 2010 | 计算机应用2010，30，6： | 21 |
| 3 | 基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法显示文摘针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域,然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口,从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时,采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明,本文改进算法在目标被严重遮挡、颜色干扰等情况下仍能有效、稳健地跟踪。 | 梁娟 项俊 侯建华 | 2011 | 微型机与应用2011，30，24： | 18 |
| 4 | 基于双目视觉的运动目标跟踪与测量显示文摘在研究融合运动目标位置预测的MeanShift跟踪算法和双目立体视觉中的空间点定位算法的基础上,基于双目视觉设计了双目立体视觉运动目标跟踪和测量系统,并在所进行的跟踪与测量实验中,提取了运动目标质心的三维坐标序列,实现了对目标深度和速度的测量。 | 张娟 潘建寿 吴亚鹏 刘继艳 | 2009 | 计算机工程与应用2009，45，25： | 15 |
| 5 | 基于Kalman滤波和模板匹配的目标跟踪技术研究显示文摘针对模板匹配算法计算量大,难以解决目标形变、光照变化、遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种结合Kalman滤波的模板匹配跟踪算法。通过Kalman滤波预测下一帧图像中目标的位置,缩小目标搜索范围,以减少模板匹配计算量,满足目标跟踪的实时要求。采取自适应模板更新策略,根据目标的变化情况更新模板。在目标被短暂遮挡时,采用Kalman滤波预测目标的状态,继续稳定跟踪。实验结果表明,算法明显优于单独使用模板匹配算法,当目标被遮挡时仍可以稳定、实时跟踪,具有良好的鲁棒性。 | 陈金令 苗东 康博 沈家瑞 陈闹 | 2014 | 光学与光电技术2014，12，6： | 15 |
| 6 | 结合Kalman滤波器的Mean-Shift跟踪算法显示文摘针对经典Mean-Shift算法要求相邻两帧间目标模板区域必须重叠的缺陷,结合Kalman滤波器,提出了改进算法。算法首先将Kalman滤波器预测的目标位置作为Mean-Shift算法中的初始搜索中心进行跟踪,然后再将Mean-Shift算法得到的新的目标位置作为下一帧Kalman滤波器的输入参数,循环执行。实验证明,该算法能够解决由于目标运动速度突然变化以及目标快速运动情况下所带来的相邻两帧间目标模板区域非重叠问题,而且对于一般的遮挡问题也能得到较好的效果。 | 刘继艳 潘建寿 吴亚鹏 王宾 付勇 | 2009 | 计算机工程与应用2009，45，12： | 10 |
| 7 | 遮挡情况下的多目标跟踪算法显示文摘在视频监控系统中,由于背景的复杂变化,运动目标经常会出现部分或全部被遮挡的情况。为了在遮挡条件下进行多目标跟踪,针对运动目标发生遮挡情况下的Mean Shift跟踪问题进行了研究,提出一种新的抗遮挡算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Mean Shift算法的起始位置,再利用Mean Shift算法得到目标跟踪位置,通过目标遮挡判定机制和目标搜索机制来解决遮挡问题。实验表明,该算法较好地解决了运动目标的遮挡问题。 | 欧阳宁 游锦海 莫建文 张彤 | 2010 | 计算机应用研究2010，27，5： | 10 |
| 8 | 基于TLD框架的上下文目标跟踪算法显示文摘提出了一种基于TLD(Tracking-Learning-Detection)框架的上下文目标跟踪算法。在TLD框架中,融入时空上下文跟踪算法,提高跟踪器的鲁棒性和稳定性。引入Kalman滤波来处理目标被严重遮挡时跟踪失效的问题。此外,采用由粗到精的搜索策略进行目标检测,利用帧差法确定运动目标疑似区域,提高检测效率。实验结果表明所提出的算法具有较好的鲁棒性和实时性。 | 吕枘蓬 蔡肖芋 董亮 涂继辉 | 2015 | 电视技术2015，39，9： | 10 |
| 9 | 基于改进Mean Shift的运动目标跟踪算法显示文摘为了提高传统Mean Shift算法在目标快速运动和被大面积遮挡两种情况下跟踪的效果,对Mean Shift跟踪算法进行了3点改进:采用Kalman滤波器预测运动目标轨迹,以提高算法对快速运动目标的鲁棒性;提出了一种融合Kalman滤波器残差和Bhattacharyya系数的遮挡处理机制,以提高目标被大面积遮挡时的跟踪效果;提出了一种基于自适应更新因子的目标模型更新机制,以提高动态适应能力。对比实验结果表明,改进算法能有效提高在上述两种情况下的跟踪效果,并且在遮挡情况下具有较好的鲁棒性。 | 徐火希 | 2016 | 兵器装备工程学报2016，37，2： | 8 |
| 10 | 多特征提取的双目机器人目标跟踪显示文摘为了解决复杂环境下双目机器人的目标跟踪问题,提出多特征提取的方法.在机器人静止-目标运动模式下根据改进的步态光流图和视角识别目标并构造颜色直方图模板;在机器人运动-目标运动模式下利用扩展卡尔曼滤波器、基于自适应核函数的CamShift算法、基于Hu矩的头肩模型匹配算法提取目标的运动特征、颜色特征和头肩特征以实现目标跟踪.实验分析表明,所提出方法能够避免启动时手动框选目标,可以实现遮挡和背景与目标相似度高等复杂环境下的目标跟踪. | 王丽佳 贾松敏 李秀智 王爽 | 2013 | 控制与决策2013，28，10： | 5 |
| 11 | 遮挡情况下基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪显示文摘传统的Camshift算法在跟踪的目标发生遮挡时容易导致跟踪失败,针对这种情况提出将Kalman滤波与Camshift相融合的算法。在运动的跟踪目标出现遮挡的情况下,根据Camshift算法得到的运动目标在上一帧的运动参数,利用卡尔曼滤波对当前帧运动目标的参数进行预测,从而保证了实时跟踪。实验对动态遮挡和静态遮挡两种情况分别进行了验证,均得到良好的效果。实验结果表明该算法具有比较好的实时性,而且能够有效的解决遮挡情况下的运动目标的跟踪等问题。 | 孙尚龙 苏寒松 | 2011 | 电子测量技术2011，34，5： | 5 |
| 12 | 一种肤色干扰下的变形手势跟踪方法显示文摘介绍了一种基于单目视觉的肤色干扰下的变形手势跟踪方法。根据跟踪过程中所用到的基本手势特征,提出了一种基于PGH(成对几何直方图)的静态手势识别方法。为了解决跟踪过程中的肤色干扰问题,实现了基于Kalman滤波器的手势预测跟踪。为了解决跟踪过程中的初始化问题,提出了一种基于层次结构的跟踪初始化解决方案。实验结果表明,该方法能够在肤色干扰的情况下有效地对变形手势进行跟踪,并能够满足基于视觉的实时人机交互的要求。 | 刘玉进 蔡勇 武汇岳 张凤军 戴国忠 | 2009 | 计算机工程与应用2009，45，35： | 5 |
| 13 | 基于Mean shift和轨迹预测的目标跟踪算法显示文摘针对目标跟踪过程中出现的定位偏差问题,提出了Mean shift和轨迹预测相结合的运动目标跟踪算法。该算法首先根据目标已知位置信息采用最小二乘法拟合运动轨迹并得到预测位置,然后利用Mean shift算法得到目标最终位置。通过计算搜索误差判断是否发生严重遮挡情况,并给出相应处理策略。进行了一系列实验,验证了算法的有效性,并将实验结果与其他算法比较,表明该算法有效地提高了快速运动目标跟踪的精度,具有较强的鲁棒性。 | 李道凯 原达 王晓静 | 2012 | 计算机工程与设计2012，33，6： | 4 |
| 14 | Camshift目标跟踪算法改进研究显示文摘Camshift目标跟踪算法是基于颜色特征信息,在视频目标跟踪过程中依据目标的颜色特征直方图计算每帧图像的反向投影图,并将上一帧跟踪目标的位置和大小作为当前帧目标搜索窗口初始化的位置和大小。为了能够有效地跟踪运动目标,利用基于Kalman滤波方法改进的Camshift算法实现目标跟踪;为了提高跟踪的稳定性和有效性,引入粒子滤波算法校正Camshift算法的目标中心位置,在不影响跟踪实时性的前提下,提高了目标跟踪的鲁棒性。实验结果表明:在图像背景复杂且目标被长时间遮挡的情形下,该方法仍能有效地实现目标跟踪。 | 王伟程 | 2019 | 石油化工自动化2019，55，1： | 4 |
| 15 | 基于灰色预测和Mean-Shift的抗遮挡跟踪算法显示文摘针对经典的Mean-Shift算法很难准确跟踪有遮挡的运动目标这一问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法。跟踪中利用Bhattacharyya系数判断跟踪目标是否出现了遮挡,若出现遮挡,则通过利用改进的GM(1,1)预测模型,根据历史目标位置信息对后续帧中目标位置进行预测,若目标脱离遮挡,则继续使用Mean-Shift进行后续跟踪。通过对不同环境下的视频序列进行测试,其结果表明算法能够对发生遮挡后的目标进行持续、稳健的跟踪。 | 王长有 刘皓 张海强 胡敏 李湘伟 | 2017 | 控制工程2017，24，7： | 4 |
| 16 | 基于分割的复杂运动跟踪的研究显示文摘对于不同的运动物体,不规则的运动轨迹,可能出现的目标形状改变以及遮挡等复杂问题,引入位置、速度、加速度和颜色等特征向量,建立起跟踪所需的特征模型;对于不规则运动,将其运动轨迹划分为多段简单且规则的分段运动,然后利用Kalman滤波对运动目标参数进行定义;而对于遮挡,利用反馈Kalman滤波器预测下一状态,以实现目标的跟踪。实验结果表明,采用这种灵活的分割研究方法,可以对不同运动目标及其不规则运动行为进行良好的跟踪,算法具有较强的鲁棒性。 | 青波 杨晨辉 陈涛 | 2009 | 计算机技术与发展2009，19，4： | 3 |
| 17 | 适用于遮挡情况的SSD和MCD融合跟踪算法显示文摘针对目标遮挡问题以及基于SSD和MCD跟踪方法的缺点,提出了一种新的基于SSD和MCD融合的跟踪方法,给出了SSD和MCD两种距离结合的目标相似度量的计算方法。新的方法既考虑了与模板像素距离较近点的个数同时也考虑了匹配区域的SSD距离。实验表明基于SSD和MCD融合的跟踪算法明显优于单独使用SSD和MCD的方法,特别是对目标部分遮挡的适应能力有了很大提高。 | 胡铟 杨静宇 | 2010 | 系统仿真学报2010，22，4： | 3 |
| 18 | 窗口尺寸变化目标的遮挡跟踪显示文摘针对传统的MeanShift跟踪算法在目标发生遮挡时容易导致目标丢失的情况,提出了一种改进的MeanShift跟踪算法。将多尺度空间理论、Kalman滤波器与遮挡算法相结合,当目标发生遮挡后,利用Kalman估计目标信息量,能对目标尺寸有后续跟踪能力。实验结果表明,当目标发生遮挡后,改进的跟踪算法对目标无论增大或减小都能连续地、自动地选择大小合适的跟踪窗口。 | 林庆 陈远祥 王士同 詹永照 | 2010 | 计算机科学2010，37，8： | 3 |
| 19 | 一种基于运动轮廓的目标跟踪方法显示文摘为了解决目标跟踪中出现的遮挡问题,提出了一种基于运动轮廓的目标跟踪方法。通过对当前帧前面两帧图像统计加权来获得背景,并通过网格化加速了目标检测效率,降低了运算次数;然后采用的背景差分法来提取运动轮廓,通过运动轮廓获取目标相关特征进行跟踪,并采用结合基于运动轮廓色度匹配及卡尔曼滤波预测的方法进行遮挡问题的判断和处理。仿真实验结果表明算法可以准确地跟踪目标,并能很好的处理跟踪时出现的遮挡及互遮挡问题。 | 吕维 冯燕 李西风 吕嘉凯 | 2009 | 计算机仿真2009，26，12： | 2 |
| 20 | 运动序列图像中目标点的自动定位与跟踪研究显示文摘目标跟踪是视频运动图像数据分析前期的一项关键技术,通过对目标点的定位跟踪,以便研究人员在跟踪过程中提取运动目标的相关参数,有助于对视频图像中目标的运动技术进行分析。结合模板匹配快速定位算法与Mean Shift算法,研究了运动图像序列中目标点的自动定位与跟踪问题。实验结果显示,算法具有良好跟踪效果。 | 曾燕 成新文 | 2012 | 四川理工学院学报(自然科学版)2012，25，6： | 2 |
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