基于CamShift和Kalman组合的改进目标跟踪算法
来源：计算机测量与控制杂志2017年第3期北京时间：
作者：何俊,樊卫华,王冲,周维维
摘要：针对应用CamShift算法进行目标跟踪过程中,当目标被严重遮挡、目标被与目标颜色相近的背景干扰时易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于CamShift和Kalman滤波组合的改进跟踪算法；为克服目标因严重遮挡而丢失的缺陷,利用自适应算法改进了传统的CamShift算法,扩大了搜索窗口,使运动目标位于搜索窗口内；为解决目标因颜色相近背景干扰而丢失的问题,改善跟踪准确率,利用卡尔曼滤波预测目标运动空间位置,作为下一帧搜索窗口的质心坐标；基于上述改进,利用C++语言,研发了改进的CamShift目标跟踪软件模块,给出了该模块的算法流程；实验结果表明,改进后的目标跟踪算法能有效地克服传统CamShift算法的缺陷,大大提高运动目标跟踪的准确性；所提的算法可以应用于运动小车跟踪,人脸识别等领域。
关键词：目标跟踪;CamShift算法;卡尔曼滤波
基金资助：国家自然科学基金项目(61673219)；江苏省“六大人才高峰”项目(XNYQC-CXTD-001)；天津市科技重大专项与工程项目(15ZXZNGX00250)。
