一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法

针对传统Mean Shift算法跟踪窗口固定不变,无法对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪的问题,文中根据车辆跟踪的特点,提出一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法.首先利用传统Mean Shift得到初始跟踪窗口,然后根据C-V方法所提取的车辆形状信息对跟踪窗口的中心和大小做进一步修正,在跟踪过程中综合利用了目标颜色、形状等信息,同时对传统C-V方法进行改进,采用一种新的初始化水平集函数表达方法.实验结果表明,文中算法在满足实时性要求的同时,大大提高了车辆跟踪精度.     

基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法

为了解决均值移动跟踪算法对目标的尺度变化自适应能力差的缺点,针对人脸跟踪具体问题,提出了一种基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法.根据当选择较大核窗进行均值移动跟踪时一般可以准确定位目标的事实,以及人脸形状椭圆近似性的特征,利用一个较大核窗的均值移动跟踪器对人脸目标进行粗略定位,在此基础上再用一种高效鲁棒的直接最小二乘椭圆拟合方法来自动调整人脸尺度的大小.实验表明,该改进算法能有效地解决均值移动人脸跟踪中的目标尺度自适应调整问题,其跟踪效果明显优于原均值移动目标跟踪算法.     

一种改进的自适应质心跟踪算法

针对自适应质心跟踪算法对扩展目标跟踪时,易出现目标丢失的问题,提出了在自适应质心跟踪算法中,加入3点线性预测器和5点平方预测器构成综合预测器,对所跟踪目标的位置参数进行预测.通过估计目标区内背景所占比例,解算出目标的直方图分布函数,利用Bayias决策找出目标和背景像素的分类,从背景图像中分离目标像素,获得目标的质心坐标.改进算法可以实现对小目标直至扩展目标的跟踪,且基本不受目标大小、旋转变化的影响,其稳定性、可靠性和精度都较高.实验结果也表明,改进算法较好地克服了原算法跟踪时易丢失扩展目标的问题,不但扩展了自适应质心跟踪算法的适应范围,而且提高了跟踪精度.为有效提高导弹图像末制导的攻击精度提供了一定的参考.     

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.     

基于改进的Camshift目标跟踪算法

基于改进的Camshift目标方法跟踪算法是在原始Camshift目标跟踪方法的基础之上加入距离约束和跟踪框大小约束两个约束条件的一种改进的算法。该算法能够有效地解决遮挡和跟踪目标与背景颜色相似时的跟踪失败的问题。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和稳定性。     

一种改进的红外多目标跟踪算法

为了实现对多个特性相似的红外目标进行精确跟踪,在均值场蒙特卡罗(MFMC)算法基础上,提出了一种改进的基于粒子滤波的红外多目标跟踪算法.对MFMC算法的粒子采样部分融合了Mean-Shift,在粒子权值计算之前用Mean-Shift将其迭代至候选目标相似度最大位置,增加了粒子的有效性;在MFMC算法信息评估机制中加入了目标大小因素,提高了机制的自适应性.实验结果表明,该改进的跟踪算法比原算法具有更好的鲁棒性和精确性,实时性得到了很大提高,能够有效解决多个红外目标的跟踪问题.     

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.     

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.     

TMS320C6701在运动目标实时跟踪中的应用

描述一种使用高速图像处理器和摄像头进行运动目标实时跟踪的系统 .图像处理器的核心由一块TMS32 0C6 70 1数字信号处理板及图像实时采集卡构成 .在对采集的初始图像序列作若干预处理后 ,采用改进的加约束的光流场算法从复杂背景中快速地计算出光流场 .根据运动目标的形状特征 ,较为完整地提取出运动目标区域 ,并计算目标运动的速度大小和方向 ,最后根据这些参数控制摄像云台机构持续跟踪移动的目标 .文中还给出在复杂背景下跟踪人物的实验结果 .     

改进的核相关滤波算法在自航模动态目标跟踪应用

针对核相关滤波(KCF)算法在尺度变换和严重遮挡造成跟踪失败的缺点,本设计在KCF算法基础上通过增加尺度变换框与跟踪效果检测的方法,对KCF算法进行了改进,解决了在目标被遮挡或者离开屏幕跟踪失败的问题。实验表明,该方法应用在自航模的动态目标跟踪上,使自航模在目标大小变化、目标被遮挡和逃离视野时,能成功地找回目标并继续跟踪。