基于K-S检验的直方图匹配目标跟踪算法

基于K-S检验的直方图匹配目标跟踪算法基于K-S检验的直方图匹配目标跟踪算法摘要：目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，直方图匹配是目标跟踪中常用的一种方法。本文介绍了一种基于K-S检验的直方图匹

K-S 基于检验的直方图匹配目标跟踪算法 K-S 基于检验的直方图匹配目标跟踪算法 摘要： 目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，直方图匹配是目标 K-S 跟踪中常用的一种方法。本文介绍了一种基于检验的直方图匹配目 K-S 标跟踪算法。该算法利用检验来度量两个直方图之间的距离，从而 判断待跟踪目标与候选目标的相似程度，实现目标跟踪。实验证明，该 算法在目标跟踪任务中表现出较高的准确性和鲁棒性。 K-S 关键词：目标跟踪，直方图匹配，检验 1. 引言 目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，在许多实际应用中 具有广泛的应用前景，如视频监控、智能交通等。目标跟踪的目标是在 连续的视频帧中准确地识别和跟踪目标物体。直方图匹配是目标跟踪中 常用的一种方法，它通过比较目标物体的直方图与候选目标的直方图的 相似程度来进行目标跟踪。 2. 直方图匹配算法 直方图匹配算法是一种简单而有效的目标跟踪方法。其基本原理是 利用目标物体的颜色直方图来描述目标的颜色分布特征，然后将待跟踪 目标的直方图与候选目标的直方图进行比较，选择相似度最高的作为跟 踪结果。传统的直方图匹配算法通常使用欧氏距离或相关系数来度量两 个直方图的相似程度。然而，这些度量方法在某些情况下并不适用，例 如当直方图的分布不符合高斯分布假设时。 3. K-S 检验的基本原理 K-SKolmogorov-Smirnov test 检验（）是一种用于检验两个样本是 否符合同一分布的非参数统计检验方法。在直方图匹配中，我们可以利