Mean-Shift原理概述

特征空间分析是视觉跟踪中的关键问题. 针对mean shift 跟踪算法中模板匹配问题, 提出了特征贡献度概 念, 有效减少了背景和噪声因素干扰, 使重要性特征在匹配中起到关键作用; 利用结构二值分布

一种基于空间直方图的Mean-Shift跟踪算法，原理写的还算清楚

Wepresentanautomatic,real-timehumantrackingandobservationsystem.Robustnessandspeedarethetwomajorbott

基于MeanShift算法的安全帽跟踪，吴玉康，杜边境，本文分析了智能视频监控在煤矿企业的重要意义，提出了基于安全帽特征的运动人体目标跟踪策略，并采用基于MeanShift算法的跟踪算法��

针对视频序列中多目标的跟踪问题，提出一种基于mean．shitf和粒子滤波的多目标混合跟踪算法，采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件，有效地结合Mean．shitf算法的简单快速和粒子滤

在视觉跟踪领域，MeanShift算法是一个非常优秀的算法，是国外最近几年才发展起来的。国外研究者比较多，国内的很少，去年才见有几篇文章发表。初入跟踪领域，走过了很多弯路后，后来在MeanShift算

用于目标跟踪的MeanShift算法的研究，韦庆杰，曹红红，传统的meanshift目标跟踪算法是一种有效且是实时性高的算法，但该方法仍有一些不足。传统的meanshift算法在跟踪过程中容易陷入局部

基于颜色直方图的传统Mean Shift视频目标跟踪算法，容易受到背景信息的干扰而造成定位偏差。针对此问题，提出了一种基于漂移系数的加权颜色直方图算法。根据核窗口内每个像素提供系数的大小，抑制对漂移贡

基于Mean+Shift算法提取彩色图像有意义区域，根据区域的灰度、颜色、纹理和轮廓等特征将图像中具有特殊意义的区域分割出来，广泛应用于农田测绘，医学显影，城市轨道网络自动识别等领域。

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一，并得到广泛应用。其中基于MeanShift的运动目标跟踪算法因其计算量小，实时性好，简单易行等特点而受到广泛关注，但该算法在目标突变或严重帧丢失以及目标严重遮挡