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.     

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.      

自适应的免疫粒子滤波车辆跟踪算法

针对真实场景中的车辆跟踪问题, 提出一种改进的粒子滤波车辆跟踪算法. 通过免疫重采样框架减少粒子退化, 保证粒子滤波的有效性, 并参照人工免疫算法的思想建立记忆库, 使算法可较长时间地跟踪目标; 利用背景权重直方图和分块判别机制减少因遮挡导致的跟踪偏离, 同时在运动模型和抗体变异过程中加入自适应学习参数, 提高算法的鲁棒性. 实验结果表明, 在光照变化、 运动突变、 目标遮挡等不同条件下, 该算法具有稳定跟踪的能力, 验证了算法的有效性.     

基于多变量动态建模的粒子滤波行人跟踪算法实现

对于行人运动模型是线性系统,噪声符合高斯分布,采用边检测边跟踪的卡尔曼滤波算法,试验达到了预期的效果。但在实际中行人的随机行走具有很大的不确定性,不一定是线性系统和高斯分布,此时利用Kalman滤波就会导致跟踪失败。研究了基于先检测后跟踪的加权颜色直方图为匹配模板,基于动态建模的粒子滤波实现对行人的有效跟踪。在初始帧利用AdaBoost算法确定行人的位置、大小等状态信息,以行人矩形框内的加权颜色直方图作为跟踪的目标模板,初始化粒子集。在后续的视频图像中,利用粒子滤波算法实现行人跟踪。结果表明,即使在目标有遮挡、阴影等复杂噪声背景下,提出的方法也能很好地跟踪到视频序列中行人。     

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.     

基于交叉熵稀疏表示的鲁棒视觉跟踪算法

为研究复杂视频环境下目标的有效跟踪问题,在粒子滤波框架下,提出了利用稀疏表示的方法学习有效外观模型的鲁棒视觉跟踪算法.与经典的稀疏跟踪器不同,该方法通过给跟踪目标中被遮挡的像素和奇异值分配较低权值,而给目标像素分配较高权值,有效地解决了跟踪过程遮挡、阴影和噪声问题.为了进一步提高跟踪器的性能,对目标模板集实现动态更新.使用EMD度量了模板集和候选目标的相似性,可进一步改善遮挡问题.将本文提出的算法在复杂的视频序列上与5中流行的跟踪器进行了比较,实验表明,本文提出的算法在性能、精度及鲁棒性方面都显示了优越性.     

一种改进的颜色粒子滤波目标跟踪算法

为实现运动目标精确跟踪,克服跟踪过程中目标的非线性运动以及由目标形变、遮挡和光照等因素带来的影响,本文提出了一种改进的颜色粒子滤波方法. 算法从提高目标模型描述能力入手,首先对直方图加权函数进行了改进,使模型对区域特征描述更加合理;然后针对颜色直方图特征对光照明敏感、易受环境干扰等缺点,将目标由颜色特征空间映射到对光照稳定、抗几何失真能力强的局部熵特征空间,构建了颜色局部熵观测模型;同时设计了目标模板的自适应更新策略,当目标受到严重干扰的时候动态调节粒子数目. 实验结果表明相比传统的颜色粒子滤波算法,本文算法具有更好的鲁棒性,能够在存在遮挡、光照变化、非线性运动等情况下实现稳定跟踪.      

基于目标模板库的多任务目标持久跟踪

针对长时间跟踪造成的信息丢失问题,提出了一种借鉴人类视觉记忆机制构建目标模板库的算法,该方法能在跟踪中记忆有用目标信息,实现持久稳定的跟踪.首先采用多任务跟踪法把视频序列分成多个子任务进行多线程分块局部跟踪,然后采用模板匹配和特征融合下的粒子滤波先后进行粗略跟踪和精细跟踪;最后把跟踪结果纳入目标模板库中更新跟踪系统.实验表明,此算法具有较好的鲁棒性和稳定性.     

多特征融合的长时间目标跟踪算法

针对长时间运动目标跟踪中因目标严重形变、短暂离开视线、遮挡而引起的跟踪漂移或丢失问题,提出一个多特征融合的长时间目标跟踪算法.首先,提取图像的方向梯度直方图和纹理特征后,训练两个独立的特征模板,线性加权融合得出滤波模型.其次,设计一个存放高置信度跟踪结果的标签库,记录跟踪结果的位置信息、置信度、使用次数.最后,在跟踪漂移或失败时,结合EdgeBox产生的目标候选框,并快速从标签库中获取重新跟踪的初始帧,在线训练更新滤波模型,从而使算法在长时间跟踪时保持较高的鲁棒性和高效性.在公开数据集上与流行算法进行对比测试,证明该算法在距离准确率、跟踪成功率和鲁棒性方面优于其他对比算法.研究结果表明,多特征融合方法能有效解决遮挡、颜色相近、形变等复杂场景下的长时间目标跟踪问题.     

多特征融合的视频目标深度跟踪

针对现有基于卷积神经网络跟踪中需要大量离线训练以及在线更新耗时的问题,提出了一种多特征融合的视频目标卷积跟踪算法。算法首先设计了一种浅层前向自学习卷积网络提取目标候选区域的局部卷积特征;然后计算融合了空间信息的颜色直方图特征;在此基础上,采用归一化加权方法在全连接层融合卷积特征和全局颜色特征形成目标的表观描述;最后基于粒子滤波算法,通过计算目标模板与候选目标之间的相似度,估计目标位置。采用OTB-2013公开测试集验证所提跟踪算法的性能,与8种主流目标跟踪算法进行了分析对比。实验结果表明,本文算法的目标跟踪精度和跟踪成功率在多种场景下取得了不错的性能,在保证跟踪精确率的前提下,跟踪鲁棒性优于其他算法。可见提出的多特征融合的卷积跟踪算法通过提取所跟踪视频的自身特征生成卷积器而无需进行大量离线训练,且与手动特征进行融合增强了目标的表达能力,这种策略具有一定的借鉴性。     

基于色彩相关直方图和粒子滤波的目标跟踪

为了提高视频运动目标跟踪的准确性,特别是为了提高在运动目标与背景颜色相近的情况下,或者目标发生了旋转或部分遮挡情况下的跟踪效果,提出一种基于色彩相关直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将...     

DSPCA在自适应视频跟踪算法中的应用

为了解决单一固定目标模型在复杂的场景中易产生跟踪漂移问题,提出一种基于DSPCA的自适应粒子滤波跟踪方法,通过稀疏主成分分解(DSPCA)在线获取互补图像集,同时将其按照新的相似度BRS进行自适应融合作为新目标模型。与经典的粒子滤波跟踪算法、视觉分解跟踪算法和多特征自适应融合跟踪算法,与有挑战性较高的场景视频相比,提出的算法在形态、运动快速及严重遮挡的运动场景中,都能鲁棒地跟踪到目标。     

基于局部稀疏表示模型的海上红外目标跟踪方法

提出了一种基于局部稀疏表示模型的跟踪方法来有效解决跟踪过程中的目标遮挡问题.首先对目标进行分块,然后对每个块分别构造其稀疏字典,并通过衡量候选区域中每个块与目标模板对应块的相似度,获得每个块在目标图像中可能位置的置信图;再结合每个块置信图从而获得目标位置的最佳估计.实验结果表明,该方法与各种流行跟踪算法相比稳定可靠且具有良好的抗遮挡性,并对海上红外目标跟踪取得良好效果.实验结果验证了将稀疏表示应用在海上红外目标跟踪中的有效性及其良好的应用前景.     

基于粒子滤波的灰度目标跟踪算法

粒子滤波主要利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.提出了一种基于粒子滤波的灰度图像目标跟踪方法,粒子滤波适合各种形式状态空间模型.算法目标特征采用了灰度直方图、灰度梯度直方图对灰度图像序列进行跟踪.粒子滤波跟踪算法有状态转移和状态观测两大重要模型.利用高权值的粒子替代低权值粒子这样的粒子重采样来保证粒子集的健壮性,得到目标最终位置.利用Matlab进行仿真证明了本文算法的有效性和稳健性.     

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。     

云层背景下粒子滤波目标跟踪方法研究

对粒子滤波理论及其实现方法进行了研究.通过模拟实验验证了其优于卡尔曼跟踪的性能,并结合基于双正交小波的边缘形心提取方法和粒子滤波跟踪方法,构建了其跟踪框架.通过粒子数和系统状态转移方程的恰当选择,实现了云层背景下对背景简单的点目标和存在遮挡和旋转变化情况下的大目标进行跟踪.最后通过实验分析了粒子数目和状态方程的选取对跟踪精度的影响.实验证明,结合鲁棒性的小波检测方法和具有"多峰"描述的粒子滤波算法构造成的跟踪器,在运动目标存在局部遮挡和旋转变化等情况下能够实现稳定的目标跟踪.     

背景加权的多特征融合目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪导致多数跟踪算法鲁棒性差的原因,提出一种背景加权的多特征融合目标跟踪算法。在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,同时利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将背景加权直方图和空间直方图相结合,并且引入特征不确定性度量,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与传统融合算法相比,提出的算法具有更强的鲁棒性,同时提高了跟踪精度。该算法在目标表示和跟踪性能上都有很大的提高。     

基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪

粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.