Abstract -En skala och orientering adaptiv genomsnittlig skiftspårning (SOAMST) algoritm (SOAMST) föreslås i detta dokument för att ta itu med problemet med hur man kan uppskatta skalan och orientering förändringar av målet inom ramen för genomsnittlig skiftspårning. I den ursprungliga genomsnittliga skiftspårningsalgoritmen kan målets position uppskattas väl, medan skal- och orienteringsändringarna inte kan beräknas på ett adaptivt sätt. Med tanke på att viktbilden härledd från målmodellen och kandidatmodellen kan representera möjligheten att en pixel tillhör målet, visar vi att det ursprungliga medelvärdet skiftspårning algoritm kan härledas med hjälp av noll th och de första ordning ögonblicken i viktbilden. Med nollpunktsögonblicket och Bhattacharyyakoefficienten mellan målmodellen och kandidatmodellen föreslås en enkel och effektiv metod för att uppskatta målskalan. Därefter föreslås ett tillvägagångssätt, som använder den uppskattade arean och den andra ordercentralen moment, för att adaptivt uppskatta bredd, höjd och orientering förändringar av målet. Omfattande experiment utförs för att vittna om den föreslagna metoden och bekräfta dess robusthet mot målets skala och orienteringsförändringar.
Ytterligare utöka flexibiliteten i lutning uppstigningsspårning J. Ning et al. REF utformade ett ramverk där Mean Shift-metoden användes i olika skala av Gaussiska kärnor för att bestämma målobjektet mellan målmodellen och kandidatmodellen.
Scale and Orientation Adaptive Mean Shift Tracking
{'venue': None, 'journal': 'Iet Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}