基于Mean-Shift和粒子滤波的两步多目标跟踪方法

针对Mean-Shift跟踪算法容易跟踪丢失以及粒子滤波跟踪算法计算量大等问题,提出了一种两步多目标跟踪算法.利用Mean-Shift进行第一步跟踪得到候选目标,在跟踪不准的情况下再利用粒子滤波进行后续的跟踪结果修正.实验结果表明两步跟踪算法既能保持Mean-Shift跟踪的实时性,也能维持粒子滤波跟踪算法的鲁棒性,有很高的实用性.     

基于Mean-Shift和粒子滤波的两步多目标跟踪方法

针对Mean-Shift跟踪算法容易跟踪丢失以及粒子滤波跟踪算法计算量大等问题,提出了一种两步多目标跟踪算法。利用Mean-Shift进行第一步跟踪得到候选目标,在跟踪不准的情况下再利用粒子滤波进行后续的跟踪结果修正。实验结果表明两步跟踪算法既能保持Mean-Shift跟踪的实时性,也能维持粒子滤波跟踪算法的鲁棒性,有很高的实用性。     

Mean-Shift跟踪算法研究及LabVIEW实现

介绍了Mean-Shift目标跟踪算法的基本原理,针对核函数带宽在跟踪过程中固定不变的问题,给出了改进的Camshift方法,同时,讨论了基于Kalman滤波的目标模型更新算法。利用LabVIEW实现了Mean-Shift目标跟踪算法,实验表明该方法可以对室外场景单个物体和多个物体进行跟踪,可以应用于视频监控领域。     

基于多特征融合的目标跟踪算法

针对单一特征的目标跟踪算法鲁棒性较差的情况,利用目标的多种观测信息通过D-S证据理论进行融合跟踪.在粒子滤波的总体框架下,嵌入Mean-Shift算法产生更加逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和运动边缘特征作为观测模型,有效地避免了单一颜色特征在光照突变、姿态变化以及背景相似情况下的跟踪稳定性较差的问题.实验表明,该...     

改进PF算法对红外图像中瞳孔的跟踪

提出一种基于粒子滤波的红外目标跟踪的新算法. 用该算法对采样粒子进行优化,改进了重采样环节,在不影响跟踪准确率的条件下,提高了算法的速度. 实验结果表明,将此算法运用到瞳孔跟踪中,跟踪比较准确有效. 同时,将Hough变换应用到了瞳孔边缘的定位领域中,此算法有效改进了红外图像中眼睛瞳孔的跟踪效果.     

基于灰度共生矩阵和Mean Shift的目标跟踪算法

针对运用单一颜色特征描述运动目标时抗干扰性较差的问题,提出一种融合灰度共生矩阵和颜色特征的Mean-Shift目标跟踪算法.采用灰度共生矩阵推导的6个纹理特征参数和颜色特征分别表征跟踪目标,引入马氏距离计算纹理特征的相似度,并结合Bhattacharyya系数计算颜色特征的相似度,同时利用Mean Shift算法进行目标定位.实验表明,改进算法能在复杂背景下,有效、准确地实现目标跟踪.     

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。     

基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪

提出了一种基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪算法,实现了在传统粒子滤波算法的框架下,使用有向梯度直方图(histograms of oriented gradients,HOG)来描述跟踪目标的特征.算法在粒子权值和相似度计算中使用HOG,替代现有的颜色空间欧式距离测度,克服了红外视频中颜色信息缺失的困难.试验表明,与传统的粒子滤波算法相比,本文算法更能准确有效地跟踪复杂场景中的行人,提高了跟踪的鲁棒性.     

融合背景信息的改进粒子滤波跟踪算法

为消除传统粒子滤波算法在跟踪目标受到相似背景干扰和遮挡时,容易造成跟踪误差增大或跟踪失效的影响,提出融合背景信息的改进粒子滤波跟踪算法.利用对数似然函数将背景信息融入目标模型,并将目标分为多个子区域增强目标模型的可靠性,有效克服了相似背景对目标的干扰;然后存储一定时间的历史轨迹信息,通过最小二乘法进行拟合并预测下一帧目标出现的位置,有效克服了遮挡对跟踪的影响.实验结果表明,该算法比传统的粒子滤波算法具有更强的抗背景干扰能力,在遮挡情况下也有更好的跟踪精度.     

基于联合直方图的红外与可见光目标融合跟踪

针对传统单核跟踪算法只能单独跟踪红外或可见光运动目标,导致目标的跟踪效果不是很理想,甚至跟踪失败的问题,本文提出了一种基于均值漂移的红外与可见光目标融合跟踪算法。该算法仍以直方图为目标表示模型,通过将红外目标的相似度和可见光目标的相似度进行加权融合,来构建新的目标函数,并依据核跟踪推理机制导出目标的联动位移公式;最后使用均值漂移程序实现目标的自动搜索。多个视频序列对的测试结果表明,本文提出的融合跟踪方法在处理场景拥簇、光照变化等方面要优于传统的单源跟踪方法,同时具有较高的实时性。