原博主：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051
meanShift算法用于视频目标跟踪时，采用目标的颜色直方图作为搜索特征，通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置，从而达到跟踪的目的。
传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势：
（1）算法计算量不大，在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪；
（2）采用核函数直方图模型，对边缘遮挡、目标旋转、变形和背景运动不敏感。
同时，meanShift算法也存在着以下一些缺点：
（1）缺乏必要的模板更新；
（2）跟踪过程中由于窗口宽度大小保持不变，当目标尺度有所变化时，跟踪就会失败；
（3）当目标速度较快时，跟踪效果不好；
（4）直方图特征在目标颜色特征描述方面略显匮乏，缺少空间信息；
由于其计算速度快，对目标变形和遮挡有一定的鲁棒性，所以，在目标跟踪领域，meanShift算法目前依然受到大家的重视。但考虑到其缺点，在工程实际中也可以对其作出一些改进和调整；例如：
（1）引入一定的目标位置变化的预测机制，从而更进一步减少meanShift跟踪的搜索时间，降低计算量；
（2）可以采用一定的方式来增加用于目标匹配的“特征”；
（3）将传统meanShift算法中的核函数固定带宽改为动态变化的带宽；
（4）采用一定的方式对整体模板进行学习和更新；