一种基于算法融合的运动目标跟踪算法

为了提高目标跟踪算法在复杂环境下的稳健性,提出了一种将基于颜色特征的均值漂移算法和SURF(Speeded UpRobust Features)特征匹配算法相融合的目标跟踪方法。该算法首先采用颜色特征和SURF特征分别描述目标模板,利用均值漂移算法快速估计目标局部最优解。但仅采用单一颜色特征来估计目标位置,跟踪误差逐渐累积;采用SURF算法精确估算目标位置和尺度,及时修正累积误差。最后根据相似性度量Bhattacharyya系数选择较优的结果作为当前帧跟踪结果,且更新目标模板。实验结果表明,算法在目标发生较大形变、尺度变化、周边具有表观相似目标时具有很强的稳健性,且满足跟踪实时性要求。     

一种尺度和旋转自适应的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪中的尺度和旋转问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和均值漂移的目标跟踪算法.该算法首先检测模板区域和目标区域在尺度空间中的极值点,然后通过拟合三维二次函数精确定位特征点的位置和尺度,接着对目标区域和模板区域的特征点进行匹配,并根据相邻帧之间尺度和角度的连续性,去除误匹配,最后利用正确匹配的特征点中的尺度和角度信息,计算被跟踪目标的尺度和旋转角度.研究结果表明:当被跟踪目标的角度和尺度发生变化时,该算法皆具有较好的跟踪效果.     

基于均值漂移的自适应跟踪算法

提出一种基于均值漂移的自适应跟踪窗口算法.在初始时应用边缘加权概率密度的方法判断目标的变化,目标变大时采用形心定位和特征点仿射模型对跟踪窗口进行更新,目标减小或不变时通过Bhattacharyya系数来决定目标缩小的比例.实验表明该算法能够有效地跟踪尺度变化的目标,同时具有很好的实时性、稳定性.     

基于Mean-Shift算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波在无线通信、目标跟踪等非线性、非高斯系统中具有广阔的发展前景,但计算量大、实时性差成为了其在实际中应用的瓶颈。降低粒子滤波算法的复杂度,提高运算速度,设计一种运算速度快、性能可靠、占用硬件资源少的粒子滤波算法器将具有重要的理论和现实意义。本文研究了一种基于Mean-Shift算法的粒子滤波器,这种多目标图象中的指定目标跟踪滤波器具有很好的跟踪效果。     

鲁棒的基于均值漂移的自适应卡尔曼滤波目标跟踪

提出了一种鲁棒的基于均值漂移的自适应卡尔曼滤波目标跟踪算法。首先建立卡尔曼滤波的系统模型,用卡尔曼滤波预测目标在当前帧的位置,并将该预测值作为初始值,用均值漂移算法搜索目标位置。然后将搜索结果作为观测值来修正预测值,并根据目标模型与由均值漂移算法搜索得到的候选目标模型及相应背景模型的Bhattacharyya系数自适应调整卡尔曼滤波的参数,从而提出了一种鲁棒的自适应卡尔曼滤波目标跟踪算法。仿真实验表明,该算法具有较好的跟踪精度,对遮挡具有较强的鲁棒性。     

基于判别式序列表的均值漂移目标跟踪算法

针对目标周围的背景信息对目标跟踪算法的影响,基于判别式序列表提出了一种改进的均值漂移目标跟踪算法.利用目标外观特征来描述目标模型与候选目标,同时通过判别式序列表对目标外观建模并对目标周围的背景信息进行描述.基于均值漂移跟踪框架,把目标外观模型与判别式序列表目标外观模型相结合来改进传统的均值漂移跟踪算法.在几个图像序列上...     

基于颜色直方图和深度信息的CamShift目标跟踪算法

基于颜色直方图的Cam Shift目标跟踪方法不能适应复杂环境,特别是环境中有相似颜色干扰的情况.针对这一不足,提出了一种基于颜色直方图和深度信息的Cam Shift目标跟踪方法.通过对比试验,证明深度信息的引入,大大削弱了复杂环境对跟踪效果的影响,提高了目标跟踪的鲁棒性.     

核窗口尺寸和目标模型自适应的均值漂移跟踪

在目标大小、方向和颜色发生变化时,传统的均值漂移算法会因为核窗口大小和方向不能动态改变、目标模型不能及时更新而导致目标跟踪偏移甚至丢失.为此,文中提出了一种新的核窗口大小和方向可自适应调整的均值漂移跟踪算法,并构建了目标模型更新机制.首先利用计算得到的目标凸包拟合椭圆并结合卡尔曼滤波模型得到目标大小和方向的最优估计;然后利用目标大小和方向的估计值调整算法核窗口的大小和方向,修正核权重分布;最后联合目标形状和颜色信息构建一种目标更新机制,及时更新目标模型以适应目标的变化.不同场景下人体、非机动车等非刚体目标的视频序列实验结果表明,文中方法可以对大小、方向和颜色变化明显的目标进行准确、稳定的跟踪.     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法.与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置.实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪.     

基于均值漂移算法的人脸自适应跟踪

采用自适应人脸方向模板和YCbCr自适应肤色模型,提出了一种新的基于均值漂移算法的自适应人脸跟踪方法。与传统的均值漂移跟踪方法相比,当人脸倾斜时或光线变化时,该方法能更精确地描绘出人脸位置。实验结果表明,在基本上不增加计算量的情况下,该方法能对人脸的倾斜和光线的变化进行很好地自适应跟踪。     

常用目标跟踪滤波算法分析

概括了在目标跟踪中常用的几种滤波算法,从目标模型建立到滤波器的算法原理进行了分析和归纳。这些算法各有特点．在不同的情况下它们的跟踪精度、实时性有很大差异。针对一种典型的目标运动,对其中有代表性的算法进行数据仿真,分析和验证了这几种典型滤波算法各项性能的差别。     

人机交互中的人体目标跟踪算法

针对机器人在与人交互过程中对指定人体目标的跟踪容易受到周围其他人体干扰的问题,提出了一种人机交互中的人体目标跟踪算法.将所有干扰区域看作候选目标,通过建立基于重叠率的粒子分布模型,确保粒子集可以通过均值偏移收敛到所有的候选目标,并减少粒子数量.以权重距离总误差和目标尺寸作为聚类条件,将粒子划分到相应的候选目标粒子集中,最后选择最优的候选目标作为跟踪结果.实验结果表明:该算法能够避免周围相似物体的干扰并准确跟踪目标,具有较好的鲁棒性和实时性.     

用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器

针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上.     

一种尺度和方向适应性的Mean Shift跟踪算法

针对原始的Mean Shift跟踪算法虽能准确地估计目标位置,但对目标尺度和方向不能实现自适应估计,结合目标模型与候选目标区域的候选模型得到了反向投影图,此反向投影图可表示图像中像素点属于目标的概率,将反向投影图的矩特征应用到原始Mean Shift跟踪算法框架,实现了目标尺度和方向适应性Mean Shift跟踪.实验结果表明:该算法能有效跟踪尺度和方向变化的目标.     

基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪

目标数未知或随时间变化是红外弱小目标跟踪技术的一个难题。为解决这个问题,提出了基于概率假设密度滤波的红外弱小目标跟踪算法。从数据关联的角度出发,将目标集看作随机集,利用概率假设密度滤波的数据关联算法实现目标数未知的红外弱小目标的跟踪。实验结果表明,在杂波环境下,概率假设密度滤波可以稳健地跟踪红外弱小目标的目标状态和目标数目。     

机动目标的模糊多模型跟踪算法

设计了一种基于模糊逻辑推理的机动目标多模型跟踪新算法（FMMTA）,把量测新息对其协方差的逆的加权二次函数作为模糊推理系统的输入,并通过模糊逻辑推理得到模型集中各模型的匹配度,代替了交互式多模型（IMM）算法中的模式概率计算,降低了计算的复杂度。该算法将测量空间的不确定性映射到模糊空间,从而解决了从测量空间的不确定性到模式空间不确定性的模糊推理问题,并将模糊推理与多模型卡尔曼滤波结合,进行并行处理,有利于机动目标的实时跟踪。Monte Carlo仿真结果表明,在模糊规则设计恰当的情况下,FMMTA算法相对于IMM算法在降低机动目标位置和速度的跟踪误差方面更有效。     

基于增量PCA的目标跟踪算法

在空间遥操作系统中为了获取良好的视觉信息使操作员有种身临其境的感觉,在基于奇异值分解的PCA算法上采用增量PCA跟踪算法,避免了提取大量图片的问题;将该算法与PTZ摄像机相结合,设计了一套基于主动视觉的目标跟踪系统。为机械臂提供灵敏的感知系统,在不接触目标的情况下将相关信息及时传递给地面操作员,便于操作员自然、有效地解决问题。在机械臂动作之前执行规划,在动作过程中不断地反馈信息,适合于对环境变化有适应性要求的作业。     

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.