融合SIFT和尺度方向自适应的Mean shift目标跟踪算法

摘要

由于传统Mean shift跟踪算法固定了椭圆核的带宽和方向,对尺度和方向变化的目标跟踪定位不准或跟踪丢失.针对这一不足,提出一种尺度方向自适应的目标跟踪算法.首先用SIFT特征跟踪目标,并通过对SIFT特征点尺度和方向的实验分析,发现SIFT特征点的尺度变化和目标的尺度变化成正比、特征点主方向变化角度与目标旋转角度一致,提出目标尺度和方向的计算方法;其次引入相似性变换,利用带方向、可变带宽的椭圆核改进传统Mean shift跟踪算法,使其能跟踪尺度和方向变化的目标.最后,融合SIFT特征跟踪结果和改进Mean shift的跟踪结果.实验表明:提出的算法能有效地跟踪具有尺度和方向变化的目标,获得的目标尺度、旋转方向参数精度较高,定位也更准确.