目标跟踪的算法总结
视频目标跟踪的算法总结：
1. Meanshift（均值漂移算法）：1975年有Fukunaga提出
均值漂移算法是一种基于密度梯度上升的非参数方法，通过迭代运算找到目标位置，实现目标跟踪。
它显著的优点是算法计算量小运算速度快，简单易实现,很适合于实时跟踪场合；
缺点是跟踪小目标和快速移动目标时常常失败，而且在全部遮挡情况下不能自我恢复跟踪。
算法步骤：先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.
下面是MeanShift算法流程图：
，请把【付款记录详情】截图给客服，同时把您购买的文章【网址】发给客服。客服会在24小时内把文档发送给您。
