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MS算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪

为了提高视频目标跟踪的准确性和实时性,提出均值漂移算法和卡尔曼滤波器的视频目标跟踪算法.首先对卡尔曼滤波器相关参数进行优化,并确定其初始状态变量,然后采用均值漂移算法估计候选目标与模板目标之间的相似度,实现目标自适应跟踪,最后采用仿真实验测试算法的跟踪性能.结果表明,该方法可以获得较高精度的目标跟踪结果,而且目标跟踪的实时性好.     

基于多表观模型的鲁棒跟踪算法

针对传统的均值漂移算法中目标表观模型单一且缺乏必要的更新策略的问题,提出了一种基于多表观模型的多尺度均值漂移跟踪算法.该算法通过对模板集进行稀疏主成分分析获得多个表观模型,并分别在每个模型下以多个尺度并行运行均值漂移算法得到多个收敛点.利用前面求得的多个收敛点求取加权中心,并以此为依据寻找当前时刻的目标状态.实验结果表明,与其他跟踪算法相比,本文提出的算法在应对目标姿态变化、背景干扰及遮挡等复杂情况时具有更好的稳定性和鲁棒性.     

一种抗遮挡的运动目标跟踪算法

针对当前目标跟踪算法受环境干扰大、抗遮挡能力差等不足,设计一种抗遮挡的运动目标跟踪算法.首先分析经典运动目标跟踪算法——均值漂移算法的局限性,然后从目标候选特征中选择对跟踪贡献最大的显著特征,并采用自适应的模板更新策略提高运动目标精度.仿真实验结果表明,该算法能对运动目标进行准确、实时跟踪,加快了运动目标跟踪速度,且对遮挡目标具有良好的鲁棒性,可获得更理想的运动目标跟踪结果.     

基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法

在目标尺寸和颜色发生变化时,传统均值漂移法因目标模型单一和核窗口大小方向固定而导致目标丢失.为此,文中提出一种基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法,首先利用目标的颜色、轮廓和运动特征构建目标模型,得到颜色、边缘和运动直方图分布;然后将颜色和边缘的直方图反向投影生成二维概率密度分布,利用运动信息修正颜色和边缘概率分布;并根据各特征所占权重,运用自适应融合法得到目标特征关联概率分布;最后利用关联概率密度的零阶矩值调整下一帧跟踪窗口尺寸,结合均值漂移跟踪框架,实现常态下目标跟踪.实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的准确性,能实现复杂交通场景下的行人跟踪.     

带宽自适应的MeanShift目标跟踪算法

针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法中核函数带宽缺乏良好自适应调整的缺点,提出了自适应调整核函数带宽的Mean Shift目标跟踪算法.该算法首先采用核函数计算目标颜色特征值的概率密度,在视频当前帧目标的最优位置区域由目标颜色特征概率投影生成目标概率密度分布图;然后根据概率密度零阶矩值调整下一帧跟踪窗口...     

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。     

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.      

基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法

针对图像序列目标匹配跟踪中出现模板漂移导致目标丢失的问题,提出一种基于距离加权平均绝对差的模板漂移抑制算法。对传统的最小绝对差准则进行改进,利用模板边缘到中心的距离作为参数对实时图与基准图的绝对差结果进行加权,增大失配位置漂移误差,使得真实位置的绝对差最小以防止模板更新过程中产生漂移。研究结果表明:该算法可以在跟踪中有效抑制模板漂移,实现对形变目标的长时间稳定跟踪,实时性好,便于在实时系统中实现。     

嵌入尺度可变均值漂移算法的粒子滤波方法

将尺度可变均值漂移算法嵌入到粒子的扩散过程中,引导粒子扩散到后验概率密度函数的高密度区,提出一种嵌入尺度可变均值漂移算法的粒子滤波跟踪方法.利用对数极坐标图像的尺度不变性,在粒子扩散过程中同时进行位置、尺度空间漂移.实验表明,该方法不仅能顺利跟踪非连续尺度变化目标,而且需要更少的粒子数.     

SURF算法及其对运动目标的检测跟踪效果

视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性(SURF)算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFT算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。     

背景加权的多特征融合目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪导致多数跟踪算法鲁棒性差的原因,提出一种背景加权的多特征融合目标跟踪算法。在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,同时利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将背景加权直方图和空间直方图相结合,并且引入特征不确定性度量,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与传统融合算法相比,提出的算法具有更强的鲁棒性,同时提高了跟踪精度。该算法在目标表示和跟踪性能上都有很大的提高。     

基于SURF的目标跟踪算法

为了改善运动目标在跟踪中的实时性问题,提出了一种基于SURF算子的目标跟踪算法。通过对SURF特征点集进行描述快速确定目标位置,实验表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。同时针对目标运动过程中短时间的遮挡问题,提出了一种目标遮挡检测机制,为目标遮挡的处理提供了一种途径。     

复杂场景下基于特征点匹配的目标跟踪算法

提出一种在复杂场景及目标遮挡情况下,特别是目标外形、大小发生变化时的基于SURF的目标跟踪和在线目标模型更新算法。该算法利用SURF对尺度缩放、光照变化和旋转等具有较好鲁棒性的特点,首先提取跟踪目标的SURF特征点,以特征点及其邻域的R、G、B直方图表示目标;然后根据目标在连续的帧中相似性较大的特点,搜索当前帧中的目标最优匹配SURF特征点,由目标特征及目标模型计算其准确大小和位置,并根据变化了的目标状态更新目标模型。实验结果表明,该算法可准确地定位到目标。     

基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法

针对单特征目标跟踪算法的鲁棒性较差以及不能充分利用最新的量测信息等问题,提出了一种基于多特征融合的改进UPF(Unscented Particle Filter)跟踪算法.基于比例最小偏度单形采样策略的UKF(Unscented Kalman Filter)算法和IKF(Iterated Kalman Filter)算法对粒子滤波算法进行改进,并在改进的算法框架下,采用不确定性度量方法融合目标的颜色和纹理特征,对目标进行跟踪.仿真实验表明,改进算法提高了跟踪精度,对复杂背景下的目标进行跟踪有较好的效果,并能有效跟踪被遮挡的目标.     

采用互补特征的核相关滤波目标跟踪算法

为了改善跟踪算法的性能,提出一种自适应加权的融合颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征的多核多通道的相关滤波跟踪算法.针对核相关滤波算法特征单一的问题,采用互补特征核空间描述目标,并根据互补特征响应值的大小,自适应为互补特征核空间分配权重、更新模型,提高算法的鲁棒性.实验结果表明:所提出的算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且完全满足跟踪场景的实时需求.     

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。     

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。     

结合特征点匹配的在线目标跟踪算法

提出一种结合特征点匹配的目标跟踪算法.首先,通过显著区域跟踪方法,解决算法对初始化目标框大小敏感的问题,提高样本选取质量,并降低背景杂波对跟踪器的影响.其次,采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化,并通过层级聚类方法剔除干扰点,解决跟踪器漂移及目标平面旋转跟踪失败等问题.最后,提出一种简单的检测器自适应尺度快速搜索目标方法加快检测速度.结果表明:所提方法有效地提高了TLD目标跟踪算法的跟踪鲁棒性,并在标准数据集上得到了很好的效果.