基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪

为了进一步提高复杂场景下的目标跟踪精度与鲁棒性,本文提出了基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪算法,首先利用深层卷积神经网络提取出目标的深度卷积特征以代替传统的手工特征,然后将深度卷积特征融入传统的核相关滤波跟踪框架,充分利用深度特征描述能力强和相关滤波算法跟踪效率高的优势,同时采用高置信度抗遮挡更新策略来更新滤波器,利用融合特征训练尺度相关滤波器,以便更加精准预测目标的位置,提高算法抗遮挡能力.论文对数据集OTB-100视频序列中有遮挡问题的序列进行了测试,并与Deep STRCF、DSST、SRDCF、COT和ECO等算法进行比较,实验结果表明,本文所提算法在目标尺度变化、背景干扰和遮挡等复杂背景下具有更高的跟踪精度与成功率,跟踪效果最佳.     

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.      

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法。采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFT(scale invariant feature transform)向量。当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标,找出单运动目标在遮挡区域中的位置,并对SIFT特征匹配运用RANSAC算法进行优化,实现遮挡情况下目标的有效跟踪。实验表明,该算法能准确地跟踪处于遮挡中的目标,实现运动目标跟踪的连续性和稳定性。     

基于隐马尔科夫度量场模型的车辆检测和跟踪

针对多目标检测和跟踪过程中常发生的合并和分裂现象,提出一种对不同运动目标假设不同的运动模型,并基于隐马尔科夫度量场(HMMF)的检测和跟踪算法.为了更准确地估计目标的运动参数,还提出了一种简单有效的单目相机标定算法.仿真结果表明,文中算法对遮挡不敏感,即使在发生遮挡、合并或分裂情况时也能很好地跟踪运动目标.     

融合纹理特征的Mean-shift抗遮挡目标跟踪算法

针对传统Mean-shift算法仅利用颜色特征,当场景中合有目标颜色相近的物体时,易发生误跟踪,且在目标被遮挡的情况下,无法进行有效的跟踪,提出一种融合目标纹理特征的抗遮挡跟踪算法.同时实时更新模板,并通过Kalman滤波估计目标的状态,在目标被遮挡的情况下进行估计预测,提出一种遮挡因子作为目标遮挡的判据,严重遮挡时,...     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法.采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFI(scale invariant feature transform)向量.当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标...     

基于线性拟合的多运动目标跟踪算法

提出了一种基于线性拟合的多运动目标跟踪算法.该算法首先利用新的DG_CENTRIST特征和颜色特征,进行似然计算;然后计算跟踪目标与当前帧目标的重合度,利用重合度进行目标度量和遮挡判断,当存在遮挡时,通过线性拟合来预测相互遮挡时目标的轨迹,对跟踪结果进行校正,实现多目标的正确跟踪.该算法具有很好的鲁棒性和稳定性,实验结果表明该方法能有效提高多目标跟踪的准确性.     

尺度自适应的抗遮挡目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中的尺度变化、易被遮挡及跟踪漂移等问题,提出一种跟踪检测一体化的算法,改进算法在最小输出均方误差和（MOSSE）的基础上增加尺度变化更新机制,通过相关计算推算目标的最新位置和最佳尺寸,并融合了判断遮挡、模板自适应更新机制.通过对Benchmark上51个测试视频集跟踪实验分析,结果表明本文算法在尺度自适应以及抗遮挡方面优于传统算法.      

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.     

基于三维坐标的运动目标跟踪

基于二维坐标的多运动目标跟踪,在跟踪过程中由于目标相互遮挡,算法无法分清各个运动目标,导致跟踪目标失败。而三维坐标具有深度信息,利用目标遮挡前后坐标的不突变性能很好地分清各个目标,为此提出基于三维坐标的运动目标跟踪方法。首先,采用背景差法进行目标检测;其次使用sift算法对目标特征提取,运用极线约束对目标特征点进行立体匹配以及三维重构并使用模糊C均值聚类算法(FCM),确定运动目标中心三维坐标;最后结合Kalman滤波实现目标跟踪。实验和分析结果表明,算法能够较好地适应目标遮挡下的跟踪,具有良好的准确性、鲁棒性。     

一种改进Camshift算法及其ARM实现

基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛。针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰,丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法。该算法检测SIFT特征点并进行FREAK特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度。为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统。实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪。     

基于模型动态切换的运动目标实时跟踪

针对视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于模型动态切换的实时跟踪方法.在运动目标分割之后,跟踪系统有效判定运动目标的遮挡状态,对未遮挡的运动对象采用基于区域的跟踪模型,对于相互重叠的运动对象采用基于SIFT特征的窄基线图像匹配模型.基于区域的跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测属性,实现快速地跟踪.基于SIFT特征的图像匹配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的有限运动范围,实现快速的窄基线小范围SIFT特征匹配和跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂遮挡场景下的多目标实时跟踪.     

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.     

基于目标检测和图割的多目标跟踪算法

多目标跟踪是智能视频监控中的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于运动目标检测和图割理论的多目标跟踪算法.首先,利用码本模型对背景建模,检测运动目标.然后,令一个标签对应一个目标,建立能量方程,把多目标跟踪问题转化为能量最小化的组合优化问题.最后,构造网络图,利用最大流-最小割算法寻找最优解.实验结果表明,所提算法能够处理新目标的进入和原有目标的离开,对多目标之间的遮挡具有较强的鲁棒性.     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

基于卡尔曼滤波的多特征加权最近邻数据关联与跟踪算法

针对传统最近邻数据关联算法正确率较低且容易出现漏关联的问题,提出一种多特征加权的最近邻关联算法。根据智能车环境感知系统获得的障碍物特征数据,定义了一种相似度函数,提出基于生命周期计算有效关联度的方法,从而判定目标是否关联;基于卡尔曼滤波对关联目标进行迭代更新,实现对目标的跟踪;通过实验对比了静止目标、无交互的低速运动目标和有交互的低速运动目标的跟踪轨迹。结果表明,与传统的最近邻数据关联算法相比,所提出的改进算法可以实现对低速运动目标准确连续的关联跟踪,不会出现目标丢失或位置突变的现象,且跟踪目标的交互与遮挡对跟踪效果影响较小,具有较高的有效性与实用性。研究结果可为智能车辆的目标跟踪设计提供参考。     

基于SIFT特征点的目标跟踪算法

提出一种结合背景建模方法和基于SIFT特征点匹配方法的目标跟踪算法,该算法首先使用背景建模方法获得目标区域,然后对目标区域进行SIFT特征点提取,再利用特征点匹配方法实现视频目标跟踪,为了减小误配点,采用RANSAC方法来消除误配点。最后对算法进行了实验,实验结果表明,该算法可有效跟踪运动目标。     

视频序列中面向行人的多目标跟踪算法

为实现视频序列中多行人目标跟踪,基于多信息融合方法,考虑多目标间严重遮挡,建立面向行人的多目标跟踪算法.提出多信息融合算法融合目标颜色和运动信息,结合均值漂移算法思想,实现常态下目标跟踪.针对多行人目标参与的遮挡,通过理论分析遮挡过程中目标面积变化,提出遮挡因子判别遮挡发生、辨识遮挡者和被遮挡对象、确认被遮挡对象重新出现等.实验结果表明,该方法能够正确跟踪行人目标,判断并处理多目标间的严重遮挡.