[发明专利]一种基于MeanShift算法的目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于MeanShift算法的目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

（1）对原始图像中的每一个像素点计算其特征值，生成特征图像，针对特征图像利用双核平滑函数建立目标的特征模型；

（2）将原始MeanShift算法中的单核平滑函数改进为双核平滑函数；

（3）为了保证算法的收敛性，使双核平滑函数满足二元凸函数的限定条件；

（4）为了保证跟踪目标特征模型的标准化，得到新标准化常数公式。

2.根据权利要求1所述的基于MeanShift算法的目标跟踪方法，其特征在于，步骤（1）中首先在原始图像的每个像素点处得到其特征值，然后用公式（1）的双核平滑函数特征模型计算得到目标的特征模型，

p^u(y)=ch′{Σi=1nhk(||y-xih||2)·δ[b(xi)-u]}·{Σj=1nhl(||y-xjh||2)·δ[b(xj)-u]}---(1)]]>

其中，两个核函数分别为和b(x)为图像中x点处的特征值，δ[b(x)-u]为冲击函数，h为目标所在区域的窗宽，u为特征值大小，c'_h为模型标准化系数，n_h为窗宽为h的目标区域的像素点个数,y为目标窗口的中心点坐标，x_i为目标窗口中第i个像素点的坐标。