基于置信值重构的视觉目标跟踪算法

为了解决视觉目标跟踪过程中出现的目标表观变化和遮挡问题,在粒子滤波框架下,提出一种基于置信值重构的目标跟踪算法。通过对目标模板进行局部分块并结合提取的背景模板构建分类字典,利用概率协同表示分类算法,获得候选目标局部分块的分类概率。然后通过局部分块的分类概率重构候选目标的置信值。最终通过每个候选目标的置信值获得跟踪结果。实验表明,该文算法在目标表观变化和遮挡的情况下能够取得较好的跟踪效果。     

基于稀疏表示和粒子滤波的在线目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中由于外形变化或者遮挡所造成的跟踪效果下降或导致漂移的问题,提出一种粒子滤波框架下基于稀疏表示的在线目标跟踪算法.采用分层梯度方向直方图(PHOG)特征对目标模板进行描述,并且每一个候选模板都可以通过PHOG基向量和琐碎模板进行稀疏表示,进而利用L1范数最小化方法进行最优求解.为保证在遮挡的情况下目标跟踪的精度,对目标遮挡部分和非遮挡部分进行拆分建模,并利用PCA子空间增量学习的方式不断更新目标跟踪模型.通过对具有挑战性的跟踪视频进行定性和定量分析,实验证明该方法在跟踪精度上要优于传统的跟踪方法.      

基于稀疏表示的目标跟踪算法

文中针对目标跟踪领域中有严重遮挡、光照变化、背景复杂等挑战性问题,提出一种基于稀疏表示联合外观模型的目标跟踪算法。在生成模型中,将得到的块结构的稀疏编码系数进行对齐汇集操作,并将汇集后的稀疏系数进行联合加权处理,这样保留目标的空间结构和局部信息来提高目标定位的精度与跟踪的鲁棒性,获得一个更加具有鲁棒性的外观模型。采用大量的测试视频和不同的主流算法进行对比,实验证明,文中提出的算法具有更高的准确性和鲁棒性。     

基于AdaBoost置信图的红外与可见光目标跟踪

针对于复杂场景下,跟踪的目标容易产生漂移甚至跟踪失败的情况,本文提出了一种基于AdaBoost置信图的红外与可见光目标跟踪算法。首先,以颜色和纹理特征为描述子对红外与可见光图像的目标样本与背景样本进行表征和AdaBoost分类,并基于分类度计算得到红外与可见光图像的置信图;然后,在置信图中分别计算它们的目标候选者与其模板置信图之间的相似度,并将两相似度进行加权融合,构建联合目标函数;最后,对目标函数进行泰勒展开和求导等操作,推导出联合位移公式,并运用均值漂移算法完成目标搜索。对多组红外与可见光图像序列对测试结果表明,本文提出的算法在处理光照变化、目标交汇、目标遮挡等方面都表现良好。     

基于局部稀疏表示的目标跟踪

为了克服目标遮挡、姿态变换、光照变化等导致的视频目标跟踪失效问题,提出了一种自适应局部表观模型的跟踪方法.将目标分割成多个局部特征子块,选择其中部分具有相对显著性特征的子块,在粒子滤波框架下,使用稀疏表示方法独立跟踪选择的局部子块,通过各局部子块跟踪结果来估计目标.在跟踪过程中,为了保证跟踪子块的表观相对稳定,动态替换不稳定的局部特征块.实验结果表明:该方法与各种流行跟踪方法相比,跟踪结果稳定,特别是在目标部分遮挡和变形以及光照变化等条件下,具有更好的跟踪准确性.     

基于稀疏模型和Gabor小波字典的跟踪算法

基于稀疏表示理论的目标跟踪方法可以通过激活少量神经元完成目标的动态跟踪,但是要求在当前图像背景中的遮挡或者目标物的姿态变化是可以进行稀疏表示的小面积范围.针对这一问题,基于Gabor函数和稀疏理论提出一种强鲁棒性的目标跟踪算法.该算法首先使用目标模板在初始帧中创建Gabor字典,其次使用该字典对候选目标完成稀疏表示,最后通过对Gabor字典的更新完成目标跟踪.实验结果表明了算法的有效性.     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。     

基于稀疏混合模型的粒子滤波目标跟踪算法

本文针对在视频追踪过程中出现的目标遮挡问题,提出了一种基于稀疏表达的混合模型的粒子滤波跟踪算法.这种混合模型采用了基于全局模板和基于局部的描述方式,在全局模板的描述方式中,将目标模板由目标候选表示出来,线性表示的系数满足稀疏性约束条件,其系数作为目标候选的权重.同时在局部描述模型中,构造SIFT特征的完备字典,将局部模型稀疏表示成直方图形式,然后对遮挡部分进行处理,设置目标被遮挡部分的直方图权重,得到最终的局部模型直方图表示.最后本文将两种模型合理的融合到一块,得到一种联合的新的模型应用于目标跟踪,实验证明该方法有效的完成了视频中的目标跟踪.     

一种基于稀疏表示的判别式目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉领域中具有挑战性的问题.提出了一种基于稀疏表示的判别式目标跟踪算法,用于在复杂场景中对运动目标进行鲁棒跟踪.该算法首先对目标进行滑动窗口稠密采样,构建目标的稀疏表示字典,然后将目标表示为该字典的稀疏编码,从而构造具有判别力的目标特征表示.在跟踪过程中,将目标跟踪问题看作是背景与目标的判别性问题,使用目标和背景的特征表示在线训练朴素贝叶斯分类器,根据分类结果得到目标的跟踪结果.为了适应场景及目标外观变化,设计动态更新机制对字典与分类器进行在线更新.和传统基于稀疏表示的跟踪方法相比,该算法将稀疏表示与判别式分类器结合,利用稀疏表示获得具有判别力的目标特征表示,而在线的朴素贝叶斯分类器则确保了目标跟踪的快速有效.与流行的多种跟踪算法比较结果表明,本算法能够在复杂条件下实现目标的鲁棒跟踪.     

抗遮挡的相关滤波目标跟踪算法

针对传统的核相关滤波目标跟踪算法遮挡判断失败的问题,提出一种抗遮挡的核相关滤波目标跟踪算法.首先,在核相关滤波器框架上根据最小二乘分类器获得目标位置.然后,引入一个多尺度滤波器,并通过计算滤波器的响应最大值进行尺度预测.最后,在目标模型更新方面,根据目标位置置信图峰值尖锐度的差异性,正确更新模型.实验结果表明:文中算法的平均位置误差为6.18px,在阈值为20px时,平均距离精度为97.68%,平均帧率为30.8帧·s~(-1);其能在复杂背景下有效地解决目标尺度变化、完全遮挡等问题,具有更高的鲁棒性和精确性.     

基于偏最小二乘分析和稀疏表示的目标跟踪算法

经典的基于子空间学习的跟踪方法通过主成分分析(principal component analysis, PCA)建立并更新目标的特征模型,只考虑目标的特征信息而忽视模型中每个样本的类别特征,从而降低了目标的跟踪精度。为此,提出一种基于偏最小二乘分析(partial least squares analysis, PLS)和稀疏表示的目标跟踪算法。通过PLS去分析关于目标与背景中纹理特征和类别信息之间的相关性,建立一个可区分的低维特征空间。将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合,当存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,通过L1范数最优化求解稀疏表示系数,根据最小的重构误差得到最优的目标位置。在多个视频场景下的实验结果展示了改进的跟踪算法具有较好的跟踪性能。     

基于SURF的目标跟踪算法

为了改善运动目标在跟踪中的实时性问题,提出了一种基于SURF算子的目标跟踪算法。通过对SURF特征点集进行描述快速确定目标位置,实验表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。同时针对目标运动过程中短时间的遮挡问题,提出了一种目标遮挡检测机制,为目标遮挡的处理提供了一种途径。     

基于局部稀疏表示的目标跟踪算法

根据局部稀疏表示的特点,文章提出了一种基于局部稀疏表示的目标跟踪算法,该算法利用图像的局部稀疏系数作为训练样本,在贝叶斯分类器的框架下完成跟踪任务。首先,使用字典来提取局部图像块的稀疏系数,作为图像特征;然后通过训练简单的贝叶斯分类器来区分目标与背景;最后使用两步搜索策略对目标进行准确跟踪;此外,该算法还使用了一种能够去除遮挡干扰的鲁棒性更新策略。对比实验结果表明,该算法具有较为稳定的跟踪效果。     

一种面向船舶智能航行的海上目标实时跟踪算法

海上目标感知的准确性和实时性是实现船舶智能航行的前提和基础.为了满足以上要求,将有效卷积算子(ECO)引入海上船舶目标跟踪中.该算法以相关滤波为基础,响应最大值之处为目标船舶中心所在位置.获得中心位置之后,采用尺度滤波方法估计出船舶目标的最佳尺度,从而完成对目标当前帧的跟踪.利用因式分解卷积的方式分解卷积,降低数据维度,减少计算时间;采用高斯混合模型将样本分成不同类别,降低训练集样本冗余度;采用稀疏更新策略更新样本模型,防止过拟合问题.选取海洋环境下船舶不同运动场景作为实验样本,与几种常用跟踪算法对比,验证了ECO算法在海上船舶目标跟踪上的准确性和实时性.     

一种抗遮挡的运动目标跟踪算法

针对当前目标跟踪算法受环境干扰大、抗遮挡能力差等不足,设计一种抗遮挡的运动目标跟踪算法.首先分析经典运动目标跟踪算法——均值漂移算法的局限性,然后从目标候选特征中选择对跟踪贡献最大的显著特征,并采用自适应的模板更新策略提高运动目标精度.仿真实验结果表明,该算法能对运动目标进行准确、实时跟踪,加快了运动目标跟踪速度,且对遮挡目标具有良好的鲁棒性,可获得更理想的运动目标跟踪结果.     

基于尺度估计的无人机场景车辆跟踪算法研究

无人机场景下的车辆跟踪发展迅速,并且研究方向较为广阔.近些年来,基于相关滤波的目标跟踪算法达到了不错的跟踪效果,并且它的快速算法满足了我们的需求,具有很好的应用前景.以相关滤波算法作为框架,使用基于尺度估计核相关滤波目标跟踪算法.通过循环位移的方法扩展候选训练样本,经过计算训练样本与目标样本的相关系数产生置信响应图,并通过置信响应图的相应最大值来确定当前帧的目标位置.特征选择双选机制并结合颜色模型,可改进目标跟踪的精度和速度.采用德国实验室提供的无人机车辆视频,并对提出的算法和特征选择方法与之前方法进行对比实验.由实验结果得出,本研究所提出的算法比以往的算法有较大提升.     

改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

尺度自适应的分块核相关滤波目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中由于遮挡导致的算法性能下降的问题,在分析和研究核相关滤波算法的基础上提出了一种尺度自适应的分块跟踪策略.首先从目标中心划分子块,使用融合梯度特征和颜色特征的局部核相关滤波器单独跟踪每个目标子块,并结合目标子块与整体间的位置约束关系得到目标中心位置的粗略估计,然后由全局滤波器用作初始估计以确定目标中心的...     

广义二维PCA和稀疏表示的红外行人目标检测

红外行人检测在夜间智能视频监控,车辆安全驾驶等领域有重要应用。为了解决红外图像特征降维后空间结构信息丢失的问题,提出一种基于广义二维主分量分析（principal component analysis,PCA）和稀疏表示的红外图像行人目标检测算法。该算法主要由2个阶段组成：第1阶段利用广义二维主分量分析方法提取图像的二维主特征分量,并由此构造行人目标的超完备特征字典;第2阶段采用滑动窗口的方法得到图像中局部子图,然后利用基追踪算法求解每个局部子图的稀疏表示系数向量,最后定义一个函数度量每个子图存在行人目标的可能性,并设置相邻标记框的最小距离得到整幅图像最终的检测结果。实验结果表明,该方法能够有效地检测红外图像中的行人目标,具有较好的检测效果。