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.     

基于粒子滤波和在线随机森林分类的目标跟踪

针对粒子滤波跟踪过程中不精确的状态模型或观测模型会降低跟踪精度的问题,提出一种基于粒子滤波与在线随机森林分类的目标跟踪算法框架.通过在线样本学习,随机森林中的样本集可以准确地近似目标外观的概率分布;在粒子滤波跟踪中,采用随机森林分类结果及区域直方图相似度来估计粒子相似度,从而提高了观测模型的精度.当出现跟踪漂移时,通过随机森林检测目标来重新初始化粒子滤波器,可以防止由于误差积累而造成的跟踪失败.采用vc 6.0+opencv实现了本算法,并设计两类试验分别来验证算法的跟踪精度和抗漂移能力.结果表明,该算法跟踪正确率比粒子滤波提高23%,比随机森林提高16%,因此可以防止无规则运动等因素造成的跟踪漂移,实现了长序列可靠跟踪.     

基于颜色的粒子滤波非刚性目标实时跟踪算法

非刚性目标的跟踪与分析在计算机视觉领域引起了很多学者的关注.基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置.提出一种改进粒子滤波算法并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪问题中.仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求.     

一种用于运动跟踪的加窗粒子滤波新算法研究

为了提高粒子滤波算法在视频跟踪中的性能,在基本粒子滤波算法的基础上,采用窗口滤波更新粒子集合,根据对目标位置估计的情况动态更新粒子集合大小,得到一种改进的粒子滤波算法--加窗粒子滤波算法.该算法利用估计窗内的混合抽样粒子集描述后验分布,通过对估计窗内具有不同权值的粒子集依据其权值大小进行抽样,并根据当前观测值对抽取的粒子状态进行更新,实现对目标的跟踪.仿真实验结果表明:这种跟踪算法在不影响跟踪精度的情况下,大大减少了计算量,较好地解决了视频目标跟踪这一非线性非高斯状态在线估计问题.     

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.      

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.     

雷达多目标交叉轨迹跟踪算法

针对雷达跟踪系统中的多目标运动情况,以及目标轨迹交叉重叠导致的目标丢失或跟踪错误等问题,将多目标联合状态下的加权重采样思想引入到标准粒子滤波算法中.对基本粒子滤波算法进行优化,使用离散随机变量模拟目标后验概率,存在多个目标时引入联合状态概念,用关联函数把多个目标的状态变量和观测变量表示出来,把联合状态下的采样数据加入跟踪粒子的权值更新过程,使得粒子能够根据目标间的状态变化准确预测各个目标的后验分布,从而更新目标运动估计值,避免下一时刻粒子采样分布错误.联合加权重采样优化后的粒子能够准确跟踪目标运动,粒子预测和更新也不受目标交叉运动影响,克服跟踪不稳定或跟踪误差较大的问题.仿真结果表明,改进的粒子滤波算法能够达到正确跟踪多个目标的效果,并且目标轨迹交叉时仍然能够保持较高的跟踪精确度.     

基于在线判别分析的鲁棒L1视觉跟踪算法

通过分析经典L1视觉跟踪算法在粒子滤波框架下的采样粒子分布与运动目标真实状态的差异,提出了一种基于在线判别分析的改进L1视觉跟踪算法.该跟踪算法利用基于在线逻辑回归模型的判别分析及其更新过程,自主获取运动目标的实时状态与变化,增强运动目标与背景信息之间的可判别性,以实现采样粒子的自适应重要性筛选.通过筛选,尽量排除与运动目标差异大的粒子,降低这些粒子造成的跟踪不稳定性,并减少L1优化求解的次数,从而提高跟踪的鲁棒性和整个算法的执行效率.与五种跟踪算法在四组公开视频上的实验结果表明:提出的算法能够长时间准确地对运动目标进行跟踪,同时相对经典L1跟踪算法而言,有效地降低了计算复杂度.     

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%。     

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。     

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题,提出了一种改进的目标跟踪算法。该算法利用跟踪目标的颜色特征和运动边缘特征来表示目标。在粒子滤波的框架下融合特征信息从而进行目标跟踪,能够有效地避免单一颜色特征在跟踪过程中受到相似背景、遮挡等问题的干扰。通过与基于单一颜色特征跟踪实验误差数据的分析,实验结果表明该算法在复杂背景以及目标遮挡等情况下能达到较好的目标跟踪效果,实现目标的准确跟踪。     

提高Mean-shift跟踪算法性能的方法

针对Mean-shift跟踪算法,在目标色彩特征不突出,或受到光照、阴影等影响,或有干扰物体靠近目标时,很容易发生跟踪错误等问题,采用色彩融合模版和位置预测来提高Mean-shift跟踪算法的性能.在对图像的RGB三色进行简单的线性融合的基础上,提出了根据前景和背景直方图的相似度函数去选取目标特征最突出的融合图像的算法,并据此建立3个目标模版.对目标的位置先进行卡尔曼预测,再用Mean-shift算法对3个模板分别进行跟踪,最后融合跟踪结果.实验结果证明,提出的方法能在复杂背景下跟踪目标,并能更好地应付阴影、光线等变化.此外,它能有效地避免相似物体靠近目标或者和目标交错引起的跟踪失败.     

基于颜色和边缘特征CAM Shift目标跟踪算法

针对连续自适应均值漂移(CAM Shift)目标跟踪算法只适用于特定颜色目标跟踪且容易受到光照变化影响和背景色干扰的缺点,提出了一种改进的CAM Shift目标跟踪算法。该算法采用颜色空间三基色权重直方图建立目标模型,并用目标边缘特征增加目标权重。首先通过颜色空间三基色均匀量化获得特征值,建立基于核函数概率密度估计的目标模型;然后用Sobel算子检测目标边缘特征,结合颜色特征,分别赋予不同的权重投影生成概率密度分布图;最后用MeanShift算法迭代寻找目标,并通过矩运算调整跟踪窗口大小和方向。实验结果表明:该算法可以有效跟踪多色彩目标,并能够抵御一定光照变化和大面积同色干扰的影响。     

一种自适应颜色特征的目标识别与跟踪法

文中提出了一种自适应颜色特征的目标识别和跟踪方法,该方法结合图像颜色特征和形态特征对图像进行处理.首先依据颜色特征对帧图像进行初步处理,利用图像数学形态学的运算特点,对初步处理的结果进行修正补偿.在识别跟踪过程中,作为识别依据的颜色特征会根据目标颜色特征的改变自适应地进行更新.在类人足球机器人比赛中取得了比较理想的识别跟踪效果,应用证明该方法可以提高视觉子系统的实时性和精确性.     

基于多特征自适应融合的目标跟踪

针对传统的基于单一特征的跟踪方法在复杂场景和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一个基于多特征自适应融合的目标跟踪算法。首先选取具有互补性的目标颜色和纹理特征构造目标的多特征模型;然后根据特征子模型对目标与背景的可分性,对目标特征子模型的权值进行自适应调节;最后利用颜色和纹理特征对所提的算法进行了验证。试验表明同基于单个特征的核函数目标跟踪方法相比具有更好的鲁棒性。     

基于特征融合的均值偏移目标跟踪算法

均值偏移目标跟踪方法采用颜色直方图对所选择的目标区域进行建模,由于颜色直方图是一种对目标特征比较弱的描述,当有遮挡等干扰因素时,算法效果欠佳,为了有效解决均值偏移目标跟踪算法不足而导致目标定位不准的问题,提出了将颜色特征中融入像素点空间位置特征的算法来实现目标跟踪.实验表明该算法能较好地适应复杂背景视频序列,改进了传统均值偏移算法的不足,提高了算法的鲁棒性和准确性.     

基于肤色的人脸实时跟踪方法

提出用于电视电话会议,远程教学,监视与监控等场合的人脸实时跟踪方法,以人脸肤色模型为基础,结合目标形状特征识别方法,并用扩展卡尔曼滤波估计目标运动轨迹,实现基于肤色的人实时跟踪鲁棒方法。     

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.     

改进的Camshift目标跟踪算法的研究

Camshift算法是一种常用的跟踪算法,使用传统的Camshift算法追踪目标时,在目标与背景色调一致,或者目标与镜头相距较远的情况下可能会跟踪失败。通过分析Camshift算法的不足,从目标初始化和阈值筛选这两方面做出了改进;将原算法中的单框圈定目标改进为双框取定目标,阈值不变改进为自动调整阈值。实验结果证明,该算法具有一定的先进性,在目标较小或者目标移动迅速的情况下也能准确地进行跟踪,提高了算法对背景的适应能力以及跟踪的成功率和准确率。