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2 基于匹配的目标检测方法
基于匹配的目标检测方法主要包括特征匹配法、贝叶斯跟踪法、核方法等。这里主要介绍基于核的跟踪算法。Elgammal等人提出了核密度估计算法，其主要思想是对后验概率密度函数或者相似度概率密度函数进行直接的连续性估计[9]。其中最具代表性的一种方法是“均值迁移”法即Mean-shift，该算法是在1975年由Fukunaga等人提出来的一种无参密度估计算法。对于运动目标的跟踪，即使运动目标的尺寸、形状等连续发生改变，Mean-shift算法都可以对运动目标进行较为理想的跟踪，因此此方法近些年来发展迅速。Gary R．Bradski和Dorin Comaniciu等人基于Mean-shift算法提出了CamShift算法，它的基本思想是视频图像的所有帧作Mean-Shift运算，并将上一帧的结果用作下一帧Mean-Shift算法的Search Window的起始值，如此迭代下去[10]。