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。     

质心迭代图像跟踪算法

针对均值漂移跟踪算法对图像进行核函数加权处理的不合理性,且在图像跟踪中存在偏差的问题,提出了一种基于最大后验概率指标的质心迭代跟踪算法.首先分析了最大后验概率指标的计算特性,并指出该指标可以计算出每个像素对相似度的贡献值.以此为基础,提出了一种非参数非核的质心迭代图像跟踪算法,即将每个像素的相似度贡献作为密度,候选区域的相似度作为区域质量,通过计算初始候选区域的质心并经反复迭代,从而获得目标位置.理论分析和实验表明,所提算法无需核函数,迭代计算无需指数运算,降低了计算复杂度,同时利用了最大后验概率指标对背景的抑制作用,可大大提高跟踪的准确性.     

一种改进的稀疏性算法在目标跟踪中的应用研究

在复杂场景下,目标物部分遮挡或光照变化会引起跟踪算法效率的降低,而全局模板在目标受到遮挡时不能较好地跟踪。本文结合粒子滤波与稀疏表达,提出一种改进的目标跟踪算法。通过提取目标特征集构造过完备模板集,对该模板集采用分块策略进行多尺度分块,从而提取目标的全局和局部特征直方图,对全局及局部特征直方图进行稀疏表达,并结合粒子滤波算法的粒子后验概率来描述当前目标状态,实现对目标的跟踪。仿真实验结果表明:和经典跟踪算法相比,该算法能够在遮挡环境下高鲁棒性对目标地进行跟踪。     

基于贝叶斯概率的运动目标识别方法

为了能够简单并且有效地识别红外图像序列中的运动目标,提出了一种新颖的基于贝叶斯概率计算的目标识别方法。在初始帧中利用相关算法实现对目标的初始定位,分析当前目标识别属性,建立判别函数。计算当前帧中连通区域的概率判断其为目标类或者背景类。对当前帧中的目标定位后,更新模式向量,用于下一帧中该类目标的识别。实验结果表明,该方法根据目标的识别属性,通过概率计算能够快速有效地识别运动目标,计算量小,所涉及的算法适于嵌入式系统实现,具有较好的鲁棒性。     

改进Camshift算法的DSP硬件实现目标跟踪方法

针对Camshift算法只对前一帧预测而导致的目标像素脱靶现象,以及目标像素在帧间位移较大的问题,本文提出一种改进Camshift算法的目标跟踪方法.该算法将加权背景直方图和贪心算法融入Camshift算法,利用贪心算法对前两帧图像信息进行处理,预测出目标在当前帧图像中的位置,再根据目标颜色概率,用Camshift算法找到目标的真实位置,最后在TMS320DM642(数字媒体应用的定点DSP)上对该文算法进行硬件系统的实现,并使用EDMA(增强型直接内存访问)方式和Cache技术对系统进行优化.实验结果表明,与传统Camshift算法相比,该文方法在背景与目标相近的情况下跟踪效果更佳,具有很好的鲁棒性和稳定性,适用于复杂环境下的目标跟踪.在系统实现上,优化后的系统平均帧率提升在3帧/s以上,增强了算法的速度.     

一种针对视频对象快速移动和遮挡的改进mean-shift跟踪算法

针对经典mean-shift算法在目标发生快速移动或受到局部遮挡时容易跟踪失败的问题,提出一种改进的mean-shift算法。首先以Bhattacharyya系数作为目标运动状态判断因子:当目标发生快速移动时,采用SSD(Sumof Square Difference)算法进行全局搜索,以此来指定当前帧mean-shift算法的初始跟踪位置;当目标受到局部遮挡时,采用背景相似度算法,对目标模板和候选模型区域中像素点进行加权,降低背景像素的干扰,然后由SSD算法进行局部匹配,对mean-shift算法的跟踪结果进行校正。经实验表明,改进算法对发生快速移动或受到局部遮挡的目标,能进行有效的跟踪。     

一种采用排名机制的分块在线压缩跟踪算法

基于分类学习的目标跟踪在面对环境中光照变化、目标姿态变化以及遮挡等复杂环境下容易出现漂移问题,为此提出一种基于分类器融合的压缩感知目标跟踪算法。使用压缩感知理论分块提取目标压缩特征,根据贝叶斯后验概率对特征进行筛选以构建目标模型,并提出一种二阶段样本搜索方法,通过粗搜索缩小样本的搜索范围,利用基于分类器排名的细搜索方法精确地找到目标的位置。实验表明,该算法与当前主要的算法相比具有较高的跟踪精度,以及良好的鲁棒性和实时性。     

基于显著特征区域和概率图模型的目标跟踪

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和概率图模型的跟踪算法.提取目标的一组局部显著特征点,以局部显著特征点为依据,在目标区域中划分出多个感兴趣的显著特征区域;利用这组显著特征区域相互之间的空间位置关系,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的马尔可夫随机场(MRF)模型;采用mean shift(MS)算法对各个显著特征区域分别进行跟踪,利用MRF模型对MS算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置.在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,此算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性.该算法充分利用了显著特征区域自身的局部特征和区域之间的空间结构信息,能够实现复杂情况下的运动目标的鲁棒跟踪.     

颜色与纹理自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对传统粒子滤波跟踪算法中的目标模型单一、粒子退化等问题,文章提出了一种基于颜色特征与纹理特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法,该方法选取颜色特征和纹理特征作为目标的视觉描述子,然后将2种特征的后验概率进行融合,并对目标模板进行自适应更新,进而估计出目标的状态。实验结果表明,该方法能够较好地处理背景光照变化明显、目标物体与背景颜色相近、遮挡、局部形变等干扰因素的影响,准确跟踪及定位运动目标。     

基于概率修正的机场场面运动航空器跟踪算法

基于光电设备的航空器识别跟踪是机场场面监视的重要手段。针对机场场面全景视频监视中运动航空器跟踪算法存在的计算效率低、目标丢失等缺点,提出了基于概率修正的场面运动航空器跟踪算法。首先,预先估计出运动航空器目标概率图,降低在搜索区域内搜索目标时的计算量。通过引入干扰项抑制后,降低对真实目标的干扰。其次,在当前搜索区域内滑动窗口依次计算候选窗口是航空器目标的得分,选取得分最高的候选窗口作为新的航空器目标位置。再次,根据航空器目标位置更新概率图。最后,在多个场面监控视频图像序列上进行测试,对比分析了算法对目标周围出现的相似的区域有较好的抵抗力,在跟踪所得目标区域与真实目标区域的重叠面积率方面具有显著优势,验证了算法能够在目标尺度变化较大的情况下较好的实现对运动航空器的连续准确跟踪,能够满足对场面运动航空器跟踪的有效性和稳定性要求。     

基于图的流行排序的视觉跟踪

为了克服基于检测的目标跟踪中的模型漂移问题,在基于检测的目标跟踪框架下提出一种新的基于图的流行排序的目标跟踪方法。该方法能够抑制在跟踪过程中目标变形、尺度变化以及遮挡等带来的背景信息的影响。首先,把目标矩形框划分为不重叠的图像块,构造一个k-正则图,即以这些图像块为图结点,构造k-正则图,边权定义为结点之间的底层特征的相似性。其次,为每一个图像块分配一个权重,用于表示该图像块在目标表达中的重要性,以此抑制背景信息的干扰,并通过半监督的方式进行计算。特别初始化一些背景或目标图像块,设其权重为1,其他为0,通过流行排序算法计算所有图像块属于背景或目标的权重。此外,使用多尺度特征金字塔的方法处理跟踪过程中的目标尺度变化,同时提高了初始图像块的可靠性。最后,把所有图像块的底层特征进行加权,连接成一个向量,作为矩形框的特征表达,并使用结构化输出(Struck)算法进行跟踪。在几个公共视频序列上进行了实验,结果表明,研究方法的跟踪性能极大地超过了其他跟踪方法。     

基于前景概率函数的目标跟踪

针对不规则目标跟踪中初始窗口内包含背景像素导致特征模板不准确的问题,提出前景概率函数以及基于前景概率函数的目标跟踪算法.首先根据目标所在区域与背景区域的颜色分布建立前景概率函数,并以此计算目标区域中像素的前景概率,削弱背景像素的干扰,得到更准确的目标特征模板.将目标区域像素的前景概率引入均值迁移跟踪框架中,实现目标的迭代定位;在跟踪收敛后重新计算收敛区域中的前景概率分布,根据其反向投影图的尺度变化调整跟踪窗宽;最后利用Bhattacharyya相关系数对目标特征模板进行自适应更新.实验表明,该算法能够有效抑制背景像素的干扰,在目标尺度变化时能够准确调整跟踪窗宽,减少迭代次数,满足实时跟踪的需要.在复杂背景中跟踪性能也始终优于传统的均值迁移跟踪算法.     

一种结合背景差分的改进CamShift目标跟踪方法

针对传统的CamShift目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域,以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题,提出了一种结合背景差分的CamShift改进方法.首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift算法的初始搜索窗,以解决手动选择跟踪目标的问题;然后在跟踪的过程中比较CamShift算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标,根据设定的阈值来选择CamShift算法下一帧的搜索窗,以解决目标色与背景色相似的问题.仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标.     

基于SIFT特征点的目标跟踪算法

提出一种结合背景建模方法和基于SIFT特征点匹配方法的目标跟踪算法,该算法首先使用背景建模方法获得目标区域,然后对目标区域进行SIFT特征点提取,再利用特征点匹配方法实现视频目标跟踪,为了减小误配点,采用RANSAC方法来消除误配点。最后对算法进行了实验,实验结果表明,该算法可有效跟踪运动目标。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

利用Kalman滤波的视频运动目标跟踪

提出一种基于kalman滤波的视频运动目标跟踪算法,首先对视频运动目标进行分割,求出运动目标的形心,再利用视频运动目标的形心所在宏块的运动矢量信息,用kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测,从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象.实验结果表明,该算法对运动目标的出现和消失,以及非刚性物体的尺度变化和变形,具有较强的鲁棒性.     

基于三帧差分混合高斯背景模型运动目标检测

针对混合高斯背景模型运动目标检测的光照突变误检以及突然运动目标的“鬼影”问题,提出了一种基于三帧差分的混合高斯背景模型运动目标检测算法。通过图像前景检测比例判断光照是否发生突变,利用三帧差分法对图像的背景区域、运动区域和背景显露区域进行划分,并根据光照情况及时改变各区域的学习率以调节混合高斯模型背景迅速更新,设计了基于三帧差分的学习率自适应混合高斯模型背景更新的方法。该方法使光照突变及目标突然运动后产生的新的背景模型得到迅速更新,从而改善这两种情况下运动目标检测效果。实验结果表明,该算法避免了光照突变时的大面积误检现象,并且同时解决了突然运动目标的“鬼影”问题。