基于自适应搜索区域的相关滤波目标跟踪

基于相关滤波的目标跟踪算法通常只利用目标的自身特征,未能充分利用目标周围的背景特征,容易将目标特征误判为背景,从而导致漂移现象的发生.提出一个自适应搜索窗口的相关滤波模型(RIACF),自动调整搜索窗口并有效地利用目标周围的背景信息,显著减少误判情况的发生.为验证算法的有效性,与传统相关滤波算法KCF,CSK及其他优秀的目标跟踪算法Staple,DSST,Struck,TLD,CT进行对比.实验表明:该模型可以显著地提高跟踪器的跟踪效果,虽然该模型引入的背景信息对算法的运行速度有所影响,但该算法仍能保证足够快的运行速度,不影响目标跟踪的实时性.     

基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法

为实现在复杂背景下对人手进行准确、快速的位置跟踪与轮廓跟踪,并针对粒子滤波无法获取人手目标的准确信息与人手深凹区域获取难的问题,提出一种基于肤色自适应梯度矢量流主动轮廓(Gradient Vector Flow Snake,GVF Snake)模型的粒子滤波算法实现人手跟踪.该算法首先对粒子滤波得到的人手区域进行肤色灰度增强,弱化背景梯度信息,然后对该区域利用引入自适应梯度矢量流场和肤色自适应外部引导力的GVF Snake模型,获取人手的真实轮廓以及准确的系统观测和系统状态,减少了粒子退化的可能,完成了更加准确的位置跟踪.实验表明:在复杂、运动背景甚至大范围遮挡的情况下,该改进算法获得了更加准确的人手轮廓,同时对人手跟踪的实时性提升了13%,均方根误差降低了48%.     

基于特征颜色模型的粒子滤波改进算法

针对在视觉跟踪任务中,当目标体的外形发生变化时,传统的粒子滤波算法在模型更新的过程中往往出现偏差并逐渐累积,最终导致跟踪性能降低的问题,作者通过挖掘目标体区别于背景的颜色信息,建立特征颜色模型,提出了一种改进算法.该算法首先使用粒子滤波进行粗定位,然后基于特征颜色模型分割目标.实验表明,作者提出的算法速度快,能够准确地跟踪目标的外观变化,对目标体的旋转和遮挡以及光线变化具有一定的鲁棒性,特别适合于跟踪行人和车辆等具有显著颜色的目标.     

基于ICONDENSATION算法的人手跟踪与手势识别算法

为实现基于手势的智能人机交互,提出了一种基于视觉的人手跟踪与手势识别算法.该方法以ICONDENSATION算法为基础,融合颜色与深度信息进行重要采样,结合轮廓信息并通过ASM模型的能量函数进行观测,根据最大后验概率对几种预定义的手势进行识别.实验结果表明,该算法能够有效地实现复杂背景下的人手跟踪与手势识别,为进一步实现智能人机交互奠定了基础.     

基于尺度估计的无人机场景车辆跟踪算法研究

无人机场景下的车辆跟踪发展迅速,并且研究方向较为广阔.近些年来,基于相关滤波的目标跟踪算法达到了不错的跟踪效果,并且它的快速算法满足了我们的需求,具有很好的应用前景.以相关滤波算法作为框架,使用基于尺度估计核相关滤波目标跟踪算法.通过循环位移的方法扩展候选训练样本,经过计算训练样本与目标样本的相关系数产生置信响应图,并通过置信响应图的相应最大值来确定当前帧的目标位置.特征选择双选机制并结合颜色模型,可改进目标跟踪的精度和速度.采用德国实验室提供的无人机车辆视频,并对提出的算法和特征选择方法与之前方法进行对比实验.由实验结果得出,本研究所提出的算法比以往的算法有较大提升.     

一种基于特征互补的新型长期跟踪算法

针对特征互补学习跟踪算法(Staple)在长期目标跟踪时出现目标丢失的问题,设计了一种基于特征匹配的重检测算法.该算法通过相关滤波模型和颜色特征模型的互补学习所得到的最大响应值来判断目标是否丢失,并融合基于网格运动统计的特征匹配算法(GMS)构建重检测机制,对目标进行重定位,从而保持稳定地长期跟踪.实验结果显示:该算法...     

基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法研究

为获得复杂环境下较好的车辆跟踪结果,提出了一种基于中值滤波和多特征融合的粒子滤波车辆跟踪算法.在粒子滤波跟踪框架中,首先将车辆图像从RGB(Red,Green,Blue)颜色空间转换到HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间,利用中值滤波对视频图像进行预处理后,再利用prewitt算子检测图像边缘信息,然后融合颜色和边缘两个特征,实现复杂环境下的车辆跟踪.实验结果表明,该算法具有较好的目标跟踪精度和鲁棒性,能有效解决单一颜色特征下容易导致目标车辆跟踪丢失的问题.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

基于极线约束SIFT特征和粒子滤波的目标跟踪算法

针对采用颜色或边缘等特征的目标跟踪算法所存在的跟踪效果不稳定的问题,提出了一种基于极线约束尺度不变特征变换(SIFT)和粒子滤波的目标跟踪方法.该方法采用SIFT特征向量构建目标模型,引入极线约束改善目标匹配精度,采用粒子滤波算法获得SIFT特征向量的候选目标模型,利用似然函数计算目标模型与候选目标模型间的相似性.实验结果表明,该方法可解决目标与背景颜色相似时的跟踪失败问题,且对目标外形与位姿发生变化具有较好的适应能力.     

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.     

基于交叉熵稀疏表示的鲁棒视觉跟踪算法

为研究复杂视频环境下目标的有效跟踪问题,在粒子滤波框架下,提出了利用稀疏表示的方法学习有效外观模型的鲁棒视觉跟踪算法.与经典的稀疏跟踪器不同,该方法通过给跟踪目标中被遮挡的像素和奇异值分配较低权值,而给目标像素分配较高权值,有效地解决了跟踪过程遮挡、阴影和噪声问题.为了进一步提高跟踪器的性能,对目标模板集实现动态更新.使用EMD度量了模板集和候选目标的相似性,可进一步改善遮挡问题.将本文提出的算法在复杂的视频序列上与5中流行的跟踪器进行了比较,实验表明,本文提出的算法在性能、精度及鲁棒性方面都显示了优越性.     

颜色自适应与相关滤波互补目标跟踪

针对相关滤波(Correlation Filter,CF)算法在目标跟踪中严重依赖目标及背景的颜色在空间中布局,对目标变形极其敏感,且因背景颜色分布的变化导致目标中心计算不准确问题,提出了颜色自适应(Color Adaptive,CA)与相关滤波互补的跟踪策略.跟踪过程中,首先根据前面帧学习的滤波模板和颜色模板,通过两种算法分别计算目标中心坐标;其次,由相关滤波产生的响应图中目标区域数值的占比,分配两种算法计算的中心坐标相应权值,得到最终的跟踪坐标.跟踪实验表明,本文方法(CACF)应对跟踪过程中各种干扰问题具有更强的鲁棒性,优于近几年一些主流的跟踪算法,且跟踪速度可达到实时性.     

基于色彩相关直方图和粒子滤波的目标跟踪

为了提高视频运动目标跟踪的准确性,特别是为了提高在运动目标与背景颜色相近的情况下,或者目标发生了旋转或部分遮挡情况下的跟踪效果,提出一种基于色彩相关直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将...     

高精度鲁棒的座舱头部姿态跟踪器研究

针对复杂座舱环境设计了一个由inside-out(IO)光学跟踪器和outside-in(OI)光学跟踪器组成的新型座舱头部跟踪器.提出一种新颖的混合跟踪算法,利用扩展卡尔曼滤波器和融合滤波器融合座舱跟踪器中IO跟踪器和OI跟踪器的姿态信息,建立了实验装置验证提出的姿态融合算法.初步实验结果显示,与单一IO或OI跟踪器相比,该混合跟踪算法能够使座舱头部跟踪器获得更精确、更稳定、更鲁棒的位置方向信息.验证了所设计的座舱头部姿态跟踪器的结构合理性和所提出的混合跟踪算法的有效性.     

基于Meanshift优化粒子滤波算法的低空平台下车辆跟踪

针对低空平台下运行车辆的特点, 提出一种基于Meanshift粒子优化的粒子滤波算法实现低空平台下的车辆跟踪. 该算法使用颜色表示目标, 通过Meanshift算法对粒子滤波进行迭代优化, 减少了稳健跟踪一个目标所需的粒子数, 提高了算法的运行效率, 在小目标和多目标的情况下也能稳健跟踪. 实验结果表明, 该算法具有较强的鲁棒性和稳定性, 能实现低空平台下目标车辆的快速跟踪.     

基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪

为了提高复杂环境下轮廓跟踪的鲁棒性,提出了一种基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪算法.① 在轮廓采样点的法线上利用Canny算子得到轮廓法线方向的梯度信息;② 用该法线的内侧部分构建局部颜色信息,并使之与梯度信息结合,形成一个新的一维法线观测似然;③ 用所有内侧法线构建一幅全局内侧颜色直方图;④ 将梯度信息、局部颜色信息和全局颜色信息3种特征进行有效融合,形成一个新的多特征融合观测模型.实验结果表明,在复杂环境下,该算法能够较好地实现对复杂的非封闭轮廓的鲁棒跟踪.     

基于多重信息融合的人脸跟踪方法

近年来,粒子滤波算法作为一种处理非线性、非高斯问题的工具,在目标跟踪领域取得了广泛的应用.在粒子滤波中,构建一个合适的似然模型对跟踪的准确性起着关键性的作用.本文根据人体头部旋转的特点,提出了一种基于多信息融合的人脸跟踪算法.首先利用相邻两帧之间目标的位置相差很小这一信息,排除掉一些粒子是目标的可能性,然后融合颜色和局部灰度均值对比度这两个特征,在粒子滤波框架内对人脸进行跟踪.实验结果表明,该算法能够对人脸进行实时鲁棒的跟踪,并能够很好地解决在人体头部发生旋转情况下的跟踪问题.     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

Kalman滤波的人体运动位置跟踪算法

基于视频的人体运动跟踪是当前计算机视觉研究的热点 ,具有广泛的应用领域 .文中提出一种基于 Kalman滤波的跟踪算法 .合理使用自适应背景颜色模型 ,能够准确地对人体运动位置进行跟踪 .     

多特征融合的长时间目标跟踪算法

针对长时间运动目标跟踪中因目标严重形变、短暂离开视线、遮挡而引起的跟踪漂移或丢失问题,提出一个多特征融合的长时间目标跟踪算法.首先,提取图像的方向梯度直方图和纹理特征后,训练两个独立的特征模板,线性加权融合得出滤波模型.其次,设计一个存放高置信度跟踪结果的标签库,记录跟踪结果的位置信息、置信度、使用次数.最后,在跟踪漂移或失败时,结合EdgeBox产生的目标候选框,并快速从标签库中获取重新跟踪的初始帧,在线训练更新滤波模型,从而使算法在长时间跟踪时保持较高的鲁棒性和高效性.在公开数据集上与流行算法进行对比测试,证明该算法在距离准确率、跟踪成功率和鲁棒性方面优于其他对比算法.研究结果表明,多特征融合方法能有效解决遮挡、颜色相近、形变等复杂场景下的长时间目标跟踪问题.