改进线性外推法预估器的手势跟踪

针对动态手势识别系统手势跟踪问题,提出了一种基于改进线性外推法预估器的手势跟踪算法.该算法用前两帧的平均位移作为未来帧的位移预测,提高了预测精度;采用5点直线拟合,根据拟合直线斜率判断目标遮挡和重叠状态下的运动方向,克服了由于手势目标质心变化引起的预测位置偏离实际目标的缺陷.实验结果表明:所提出的算法能准确稳定地跟踪手势目标,平均预测偏差缩小到3.374像素,并且能在手势被遮挡和手势重叠的情况下实现有效跟踪.     

多模块稀疏投影在密集场景目标跟踪中的应用

提出了一种包含随机运动的复杂密集场景下的目标跟踪方法. 在跟踪算法中,将稀疏模型与多模块彩色特征相结合,并通过将其转化为l1正则化最小二乘问题实现对特征的稀疏投影. 跟踪过程中利用粒子滤波得到预测跟踪点,并将对应于最小投影差的预测点模块作为最优跟踪. 为适应特征变化,在跟踪完成后根据新的跟踪结果自动更新目标模板. 大量包含遮挡和光照变化的不同类型密集场景测试验证了该方法的有效性,与其他算法的比较说明了其优良性能.     

一种稳健的目标提取与跟踪算法

融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点序列,提高了算法对极端凹陷边缘和噪声干扰轮廓的提取能力.通过合成和自然图像的目标轮廓提取和跟踪实验,证明了本文提出的算法具有鲁棒性和精确性.     

运动目标追踪的一种鲁棒算法

提出一种基于SURF与帧间差分的运动目标的跟踪算法.通过对采用帧间差分法获得运动目标,并结合SURF特征点提取来减少噪声影响,从而提高目标特征鲁棒性.实验结果表明,这种方法能够提高匹配的准确度与速度,并且对于旋转、光线变化等导致的跟踪性能下降问题,具有较好的鲁棒性.     

基于EKF算法的UWB和ZigBee测量技术的混合运动目标定位

为解决无线传感器网络中单一跟踪算法和测量技术不能获得运动目标高精度定位的问题,提出了一种将跟踪算法同时与不同测量技术相结合的混合式跟踪定位技术.通过对基于扩展卡尔曼滤波跟踪算法的分析,将基于UWB测量技术得到的距离测量值和基于ZigBee测量技术得到的接收信号强度测量值相融合,结合扩展卡尔曼滤波跟踪算法,得到一种对室内运动目标的混合式跟踪定位方法.实验表明,该混合定位方法能有效提高运动目标的定位精度.     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

目标跟踪算法在光照突变条件下的应用

摘要： 为了保证光照突变条件下运动人体跟踪的正确性与持续性,提出可用于光照突变条件的目标跟踪算法.首先自动检测光照突变状态,当发生光照突变时,摄像机通过曝光补偿使光照突变前后的图像亮度保持一致. 然后基于可持续跟踪Mean-Shift算法对光照突变前后的运动人体进行跟踪. 实验结果表明,该算法在光照突变条件下可以对运动人体实现准确而持续的跟踪.     

基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法

针对目前增强现实三维注册易受复杂环境以及算法复杂度高的影响,提出一种基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法.该方法分为4步:(1)采用TLD目标跟踪算法对目标区域进行跟踪;(2)采用SIFT特征检测算法对跟踪的目标区域进行特征点的提取与匹配;(3)利用特征点的匹配关系计算出三维注册矩阵;(4)根据计算出的三维注册矩阵完成注册,从而完成对现实世界的增强.仿真实验结果表明,当标识可见、不可见以及待注册图像发生旋转变换、尺度变换时,基于TLD与SIFT的增强现实三维注册方法都能成功完成注册,该三维注册方法有效提高了AR系统的实时性、稳定性和鲁棒性.     

基于SIR粒子滤波和局部搜索算法的运动目标跟踪方案

针对视频处理中的显著运动目标跟踪问题,提出一种基于序列重要性重采样(SIR)粒子滤波和局部搜索算法的运动目标跟踪方案.首先,对视频序列进行SIR粒子滤波,获得粒子的似然分布,并对粒子进行加权;然后,构建粒子的动态模型和观测模型;最后,当检测到目标运动时,根据每个时间步上观测似然的反馈信息,利用局部搜索算法自适应更新粒子的动态模型,从而实现目标的动态跟踪.实验结果表明,该方案能够有效地跟踪运动目标,且对目标背景、大小、遮挡和光照等因素具有鲁棒性.     

智能监控系统的图像检测设计

智能监控系统图像检测算法的本质是对视频图像中的敏感对象进行监测,提取其客观信息构建对图像和目标的描述,决定其有效性和可靠性的基础是所采用的图像分割算法。通过分析和大量试验结果的比照验证,提出了一种图像检测算法在数字监控系统中的应用,并利用卡尔曼滤波的运动跟踪特性进行进一步的噪声滤除,适用于运动车辆在固定背景下的监测,使得视频图像分析能够适合集成到视频图像采集压缩前端模块中,运用改进的算法模型实现计算效率最大化以及目标判断准确性。     

运动目标实时跟踪系统的设计

针对目前运动目标跟踪系统结构庞大、实时性差等问题,以高性能DSP芯片TMS320C6416为核心处理器,结合先进的FPGA技术设计了视频信号采集与处理的运动目标实时跟踪系统.系统采用改进的光流算法检测运动目标的运动参数,并以此控制摄像机跟踪运动目标.整个系统设计紧凑、简洁.实验结果证明系统具有很强的实时性和良好的稳定性.     

基于DAM6416P的运动目标检测跟踪系统

基于DAM6416P图像处理平台设计了运动目标检测跟踪系统．该系统采用预置点之间循环扫描的方式对场景进行监控，用帧差法检测有无运动目标出现；发现运动目标后根据目标质心的运动情况控制云台的运动．实现对运动目标的跟踪。实验结果表明系统能够对运动目标进行及时准确地检测和跟踪。     

一种动态场景的三维重建方法

从图像恢复物体可见表面的三维形状简称3D重构,它是三维计算机视觉中重要研究方向．本文讨论变参数摄像机模型下动态场景的三维重构．主要实现场号中除存在平移运动的物体外,还至少存在三个以上的作独立（一般）刚体运动物体的三维重建．实验表明,本文所提的算法是可行的,并且具有一定的鲁棒性．     

道路监控视频中运动目标分割算法的研究

运动目标分割是交通事件检测的基础,分割的质量直接影响道路事件检测的准确性.依次研究了平均法、连续帧差法、混合高斯建模及阴影消除等算法,并综合应用于道路监控视频的运动目标分割的各阶段.针对连续帧差法和混合高斯建模算法进行了仿真实验,结果表明,混合高斯建模算法更适合做运动目标的分割,但由此得到的前景运动目标常受到阴影干扰,所以在混合高斯建模算法中,加入了消除运动目标阴影的算法.通过实验仿真表明,优化的该算法能够更加清晰地分割出前景运动目标图像.     

虚拟空间物体碰撞检测的一种算法

在虚拟现实技术中，人与虚拟空间物体的碰撞检测是非常重要的研究课题之一，由于空间物体结构的复杂性和碰撞响应的多样性，故找出一种通用检测算法是极为困难的，本文针对飞机机舱内的可操纵物体：天关、按钮、油门杆、停车杆等，实现了一种实时精确的碰撞检测算法。     

基于支持向量机的多特征选择目标跟踪

目标判别跟踪方法一般以单一跟踪结果(正样本)和部分负样本训练分类器,并只用单一的特征描述目标,因此在目标发生遮挡、光照变化、形变等情况下很容易导致跟踪的失败. 为了克服单一正样本和单一特征训练的分类器导致跟踪不稳定的问题,提出一种基于支持向量机的多特征描述、多个正负样本进行分类器训练的目标跟踪方法,用训练分类器对所有候选粒子的不同特征进行判别和选择,并将具有最大置信概率的粒子确定为跟踪结果. 在跟踪过程中,利用子空间学习的方法实现正样本的更新,并以更新后的正负样本训练分类器. 实验结果表明,该方法在目标存在遮挡、光照变化、形变等情况下均可以取得较好的跟踪效果.     

利用数字图像相关性实现岩土自动跟踪

为了实时了解岩土微细结构动态演变规律,针对土颗粒在载荷下的移动特点,研究了适于岩土自动跟踪系统 的图像相关性计算公式、配准模板、搜索区域. 通过比较4 种相关系数的计算耗时、峰度、统计分布,提出在相关性计算 公式中用平方运算代替一般的开方运算,并将正方形模板和正方形搜索区域改为矩形模板和矩形搜索区域,充分利用模 板的灰度信息,满足了岩土跟踪的实时性要求. 实验表明该方法可靠,可为岩土微细结构连续变化特性研究提供实验 手段.     

基于BP网络的三值动态矩阵控制算法的实现

通过具体分析动态预测控制算法在工业应用中存在的实际问题,提出了一种三值动态矩阵控制算法,该算法主要在优化性能指标函数式中真正地建立了"头、中、尾"3点约束.仿真结果表明,该算法具有系统跟踪精度高、鲁棒性好等优点.同时,针对慢时变、大时延和不确定性系统的跟踪问题,提出了一种基于BP网络的三值动态矩阵控制算法.该算法在三值动态矩阵控制算法的基础上,利用一个3层BP神经网络对被控对象进行辨识.通过仿真,验证了所提算法的有效性.     

面向增强现实协同式车间布局的三维注册算法

提出了一种基于磁跟踪装置的自适应区域基准的三维注册算法并应用于增强现实车间布局中.该算法的基本思路是把磁跟踪发射器的半球空间划分为N个区域,每个区域都有相应的基准,当磁接受器到达每个区域时,自动地利用该区域的基准来注册定位.为验证所提出的算法,开发了一种网络环境下支持多用户协同设计的车间布局原型系统.系统运行及误差分析结果表明,此方法相对于直接使用跟踪装置的注册算法而言,精度及鲁棒性均有所提高,能较好的满足大环境下车间布局的精度和广度的要求.