一种融合改进MeanShift和SIFT的跟踪算法

针对传统Mean Shift（ MS）跟踪算法易受遮挡,复杂背景和光照变化等因素影响,导致不准确跟踪或跟踪丢失,提出了一种融合改进MS和SIFT的跟踪算法。改进的MS算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象的分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数,获得初步的跟踪结果;采用SIFT特征匹配和校正的方法对其初步跟踪结果进行调整;采用线性加权的方法融合改进的MS跟踪结果和SIFT校正结果,得出最终的跟踪结果。实验表明,提出的方法比传统的MS算法和固定分块的MS算法都具有更好的跟踪性能。