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2023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；另一方面，設定了乙個權重係數，使得不同的樣本點重要性不一樣，這大大擴大了 mean-shift 的適用範圍，引起了國內外學者的關注，被廣泛應用到模式分類、影象分割及目標跟蹤等方面。將 mean-shift 演算法應用到非剛體目標的跟蹤，獲得了較好的效果；利用多個顏色空間的特徵建模以加強對目標的描述，在跟蹤的準確性上有很大的提高，但因每幀都要估計最佳特徵組合，計算複雜，影響了演算法的實時性。
mean-shift 跟蹤演算法是乙個迭代過程，它是基於特徵的跟蹤演算法的一種。在初始化的時候要手工標定待跟蹤的目標區域，然後計算該區域內的顏色直方圖分布，作為目標模板：在後續幀中以上一幀的目標位置為起始中心位置，目標長寬的一半分別作為搜尋視窗的長寬，計算視窗區域內的顏色直方圖分布，作為候選目標。利用相似度量bhattacharyya 係數評價目標模型和當前幀候選目標的相似程度，該係數越大表明候選目標與目標模型越相似。而均值偏移向量就是指向 bhattacharyya係數增大的方向，通過不斷迭代計算均值偏移向量，在當前幀中，當該係數達到最大時，目標中心即收斂到目標的真實位置，從而達到跟蹤的目的。
二、演算法具體內容
(1)目標模板表示
當手工標定好目標區域後，對該區域內的所有畫素點i=1,2,3..，以點(o，o)為中心，計算核函式加權的顏色直方圖分布，將該分布作為目標模板。
(2)候選目標表示
假設在上一幀中目標的中心為yj，在當前幀，將yj作為起始位置，初始化候
選目標中心的位置。適當擴大目標的搜尋範圍，定義h為搜尋視窗的大小，也可稱
為核函式頻寬(包括長度和寬度，分別為目標長度和寬度的一半，h(x,y)。這裡
的h是乙個固定值，即跟蹤過程中搜尋視窗的大小是不變的，這導致 mean-
shift
跟蹤演算法在跟蹤過程中不能適應目標尺寸的變化，對大小有改變的目標產生定位不準確。
(3)相似度量
相似度量函式用於描述目標模型顏色直方圖和候選目標區域顏色直方圖分布之間的相似程度。可使用bhattacharyya 係數描述兩個概率分布之間的相似程度，定義為公式(4．18)，值在o到1之間，越大表示兩個分布越相似。再根據公式(4．19)即可得到兩個顏色分布之間的距離。
(4)搜尋策略
搜尋即為 mean-shift 迭代過程，迭代在初始位置取上一幀中目標的中心位置，在當前幀該位置鄰域，通過不斷計算均值偏移向量，使中心位置沿 bhattacharyya係數增大的方向移動。從公式(4．19)中可以看到，bhattacharyya係數增加，即是使兩個分布的距離減小。因此，當均值偏移向量收斂時，即找到目標模型與候選目標顏色概率分布的距離達到最小時的中心位置y，此時停止迭代。理想情況下，該中心位置即為目標所在位置
(5)演算法效能
mean-shift
跟蹤演算法在目標跟蹤領域具有演算法簡潔，實時性好，演算法框架化等
優點，採用核函式加權處理，能夠解決目標部分遮擋等情況，對目標的旋轉、變
形以及背景變化都不敏感，具有很大的實用價值。但也存在著不足：第一，目標
模型僅採用顏色特徵，缺乏目標空間資訊，對目標的描述不充分，當目標附近有
顏色特徵相近的干擾物存在時，不足以區分出目標，易發生錯誤定位。第二，跟
蹤過程中搜尋視窗大小保持不變，當目標的尺寸在跟蹤過程中發生變化時，定位
目標的矩形框大小並不會依據目標的大小改變，造成定位不準確；第三，目標模板沒有對
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...
目標跟蹤 Meanshift演算法 均值漂移演算法
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...
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...