The various tasks described above—content-based image retrieval, object-level image subregion querying, object localization, cut detection, and semantic organization of an image collection — become especially challenging when the image database i

背景加权直方图算法（BWH）在[2]中提出了尝试 减少干扰的背景均值漂移跟踪的目标定位。然而， 在本文中，我们证明了权重分配给候选目标区域的像素 BWH是那些没有背景资料成正比，即不会引入BWH 任何新的信息，因为均值漂移迭代公式是不变的规模 改造砝码。然后，我们提出了一个校正BWH（CBWH）的公式 只转型的目标模式，但不是目标候选模型。 CBWH计划 可以有效地降低背景的干扰，在目标定位。实验 结果表明，CBWH可能会导致更快的收敛速度和更准确的定位比 通