傳統的meanshift演算法在跟蹤中有幾個優勢：
（1）演算法計算量不大，在目標區域已知的情況下完全可以做到實時跟蹤；
（2）採用核函式直方圖模型，對邊緣遮擋、目標旋轉、變形和背景運動不敏感。
（1）缺乏必要的模板更新；
（2）跟蹤過程中由於視窗寬度大小保持不變，當目標尺度有所變化時，跟蹤就會失敗；
（3）當目標速度較快時，跟蹤效果不好；
（4）直方圖特徵在目標顏色特徵描述方面略顯匱乏，缺少空間資訊；
（1）引入一定的目標位置變化的**機制，從而更進一步減少meanshift跟蹤的搜尋時間，降低計算量；
（2）可以採用一定的方式來增加用於目標匹配的「特徵」；
（3）將傳統meanshift演算法中的核函式固定頻寬改為動態變化的頻寬；
（4）採用一定的方式對整體模板進行學習和更新；
目標跟蹤方法 Mean Shift 演算法
一 概述 mean shift,即均值向量偏移，該理論是一種無引數密度估計演算法，最早由 fukunaga 等人於1975年提出。cheng等人對基本的 mean shift 演算法進行了改進，一方面將核函式引入均值偏移向量，使得隨著樣本與被偏移點的距離不同，對應的偏移量對均值偏移向量的貢獻也不同 ...
meanShift演算法用於目標跟蹤的優缺點
meanshift meanshift 向量使得演算法收斂於目標的真實位置，從而達到跟蹤的目的。傳統的meanshift 演算法在跟蹤中有幾個優勢 1 演算法計算量不大，在目標區域已知的情況下完全可以做到實時跟蹤 2 採用核函式直方圖模型，對邊緣遮擋 目標旋轉 變形和背景運動不敏感。同時，means...
從meanshift目標跟蹤到粒子濾波
在初學均值漂移演算法的時候，有個總體印象，就是演算法希望通過尋找密度最大的位置作為收斂位置，用白話講，其實就是要找乙個區域內的重心而已，這個重心為什麼不是區域的所有粒子的平均呢？因為每個粒子還帶個權重，這個權重我們用物理力學中的重心公式想想就明白，權重代表每個粒子對重心的貢獻程度，那麼，做個最極端的...