基于粒子滤波算法的自适应人脸跟踪

当人脸旋转和尺寸变化时,传统的粒子滤波算法不能准确跟踪到人脸.针对这一问题,本文提出了在粒子滤波框架下自适应调整目标跟踪窗口和自适应更新模板的方法.该方法通过计算运动目标区域内粒子到目标中心点的平均距离来自适应调整目标跟踪窗口;且对目标特征模板进行自适应更新.实验结果表明,本算法在人脸旋转和尺寸变化的情况下能够提升跟踪的准确度和精度.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

粒子滤波器与Mean Shift算法在人脸跟踪中的应用

目的针对背景复杂的彩色视频图像序列,提出了一种梯度和颜色直方图相结合的双线索人脸跟踪算法。方法首先利用颜色确定肤色区域,再根据人头的椭圆形状利用梯度确定头部轮廓,从而获取人脸区域。在跟踪过程中采用粒子滤波方法得到人脸初始粒子与位置;然后用Mean Shift算法进行粒子更新,判断目标运动方向。结果与结论该方法对复杂背景下人脸旋转、遮挡及背景肤色干扰下的跟踪,具有较强的鲁棒性,能够更好地克服在视频跟踪中的遮挡问题。对于丢失目标的跟踪情况进行改进还有一定的困难,这也是以后研究的重点。     

一种自适应融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法

针对传统的粒子滤波通常采用单一的特征信息,会导致跟踪精度低、鲁棒性差等问题,提出一种自适应融合颜色特征和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法.首先提取出能够描述目标的颜色和梯度方向特征,并分别采用空间核函数加权颜色直方图和梯度方向直方图对特征进行描述,然后在跟踪过程采用民主融合策略,根据两个特征在跟踪时的可靠性,自适应的调节各自权重,最后采用融合后特征来对目标进行建模和跟踪.实验结果表明,算法能够很好地处理目标尺度缩放、旋转、光照变化等复杂环境下的跟踪问题.     

一种新的多视角人脸跟踪算法

为了对复杂场景中的多视角旋转人脸进行精确跟踪,提出了一种基于子空间特征模型的多视角人脸跟踪算法.该算法根据不同的人脸姿态建立多个离线人脸模型并自动进行在线学习,同时,针对人脸跟踪提出了新的自适应粒子滤波框架,确定人脸状态.实验结果表明,该算法能够准确跟踪多视角变尺度人脸,并实时分辨人脸姿态,对人脸的旋转、尺度变化以及环境影响不敏感,具有很强的鲁棒性和精确性.     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

两阶段混合粒子滤波的目标跟踪

基于粒子滤波的目标跟踪,跟踪的成功率和精度与目标运动速度和算法的粒子数密切相关.较大的粒子数能够跟踪速度更快的目标,同时提高跟踪的精度,但会降低算法的实时性.为了解决这个问题,提出一种两阶段混合粒子滤波算法,在第一阶段中,利用少量粒子基于距离角度模型对目标的位置进行粗略估计.在第二阶段中,利用均值偏移算法对目标位置进行精确估计,同时利用粒子滤波对均值偏移的窗口进行自适应调整.实验表明,提出的两阶段混合粒子滤波算法,不仅能够实时地跟踪尺寸变化的目标,而且能够跟踪运动速度快的目标.     

基于多级信息融合的视频目标跟踪

在多摄像机视频监控的框架下,基于信息融合技术策略,提出了一种用于移动目标跟踪的多级信息融合方法.对于每个单一摄像机采用多特征融合粒子滤波跟踪算法,该算法将目标颜色和边缘方向特征同时作为测量特征,并通过随机融合机制融合特征权重,得出最佳目标位置估计.在此基础上,将多个摄像机的跟踪结果相融合,融合方法主要是通过位置、大小和颜色匹配概率的联合进行目标之间的匹配度测量,并基于信任度级别及权重融合目标跟踪特征.仿真实验证明本方法能够有效消除目标跟踪过程中的重叠区域遮挡问题,在提高目标跟踪精度的同时,充分发挥了多摄像机多信息融合的优势,较好地描述了跟踪目标的状态.     

改进的辅助粒子多Agent系统信息融合滤波算法

为克服多Agent系统的非线性问题,提高多Agent系统对信息的协同合作能力,提出一种改进的辅助粒子信息融合滤波算法。该算法通过分析多Agent系统的结构,根据正交小波多尺度分析理论对系统内Agent的信息进行分解、重构,给出以Agent信息为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法,并对滤波结果进行特征融合,得到多Agent系统融合特征。将此算法应用到机动目标跟踪领域,并与传统的滤波算法进行对比,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于特征颜色模型的粒子滤波改进算法

针对在视觉跟踪任务中,当目标体的外形发生变化时,传统的粒子滤波算法在模型更新的过程中往往出现偏差并逐渐累积,最终导致跟踪性能降低的问题,作者通过挖掘目标体区别于背景的颜色信息,建立特征颜色模型,提出了一种改进算法.该算法首先使用粒子滤波进行粗定位,然后基于特征颜色模型分割目标.实验表明,作者提出的算法速度快,能够准确地跟踪目标的外观变化,对目标体的旋转和遮挡以及光线变化具有一定的鲁棒性,特别适合于跟踪行人和车辆等具有显著颜色的目标.