基于特征学习与特征记忆模板更新机制的粒子滤波跟踪

目标运动的多样性以及背景环境的复杂性是影响目标跟踪鲁棒性的主要原因.受背景颜色、光照以及姿态尺度变化等因素的影响,目标模板更新精度不高、目标跟踪鲁棒性差.针对此类问题,提出了一种基于特征学习与特征记忆的模板更新机制,通过构建目标模板库,保存丰富的运动目标信息,采用粒子滤波跟踪算法,将候选模板与模板库中的目标信息进行匹配,确定目标状态实现跟踪.实验结果表明,该算法以更丰富的目标信息进行跟踪,比传统目标模板更新策略的粒子滤波算法具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.     

颜色与纹理自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对传统粒子滤波跟踪算法中的目标模型单一、粒子退化等问题,文章提出了一种基于颜色特征与纹理特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法,该方法选取颜色特征和纹理特征作为目标的视觉描述子,然后将2种特征的后验概率进行融合,并对目标模板进行自适应更新,进而估计出目标的状态。实验结果表明,该方法能够较好地处理背景光照变化明显、目标物体与背景颜色相近、遮挡、局部形变等干扰因素的影响,准确跟踪及定位运动目标。     

无人机视角下的特征匹配引导粒子滤波跟踪算法

粒子滤波(particle filter, PF)算法被广泛应用于视觉目标的跟踪,然而,在无人机视角下,摄像机与画面中的目标同时运动,导致了PF对目标运动状态的预测失效.针对此问题,提出一种面向无人机视角下的改进的粒子滤波跟踪算法——特征匹配引导的粒子滤波跟踪算法.首先,利用相邻两帧图像中目标物体尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征匹配的结果作为初次定位;然后,利用空间加权的HOG特征与PF相结合获取二次定位结果;最后,利用chamfer distance修正跟踪结果的SIFT特征点作为下一帧特征匹配的模板,从而循环产生准确的视频跟踪结果.比较试验表明,该算法有效地改善了传统PF跟踪算法在无人机视角下运动状态预测方程失效的问题,能够较准确地对运动目标进行跟踪.     

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.     

基于稀疏混合模型的粒子滤波目标跟踪算法

本文针对在视频追踪过程中出现的目标遮挡问题,提出了一种基于稀疏表达的混合模型的粒子滤波跟踪算法.这种混合模型采用了基于全局模板和基于局部的描述方式,在全局模板的描述方式中,将目标模板由目标候选表示出来,线性表示的系数满足稀疏性约束条件,其系数作为目标候选的权重.同时在局部描述模型中,构造SIFT特征的完备字典,将局部模型稀疏表示成直方图形式,然后对遮挡部分进行处理,设置目标被遮挡部分的直方图权重,得到最终的局部模型直方图表示.最后本文将两种模型合理的融合到一块,得到一种联合的新的模型应用于目标跟踪,实验证明该方法有效的完成了视频中的目标跟踪.     

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.     

改进粒子滤波在行人跟踪中的应用

为提高粒子滤波在目标跟踪中的性能,将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的优化思想引入粒子滤波,并用自适应差分进化(Self-adaptive Differential Evolution,SaDE)算法代替粒子滤波的重采样,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法,并采用新的跟踪特征HSV-iLBP进行跟踪.该算法将FA用于粒子滤波的重要性采样,通过计算迭代来抽取更加有效的粒子,并将粒子滤波的重采样过程看作求解目标函数的最值问题,通过自适应差分进化算法的迭代寻找最优粒子,改善粒子的退化和贫化问题.HSV-iLBP模型由于结合了维数低的HSV颜色特征和iLBP纹理特征,从而在提高跟踪鲁棒性的同时,能有效降低计算复杂度.通过仿真实验,验证了改进算法在行人跟踪上具有更好的精度和速度.     

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...     

一种自适应融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法

针对传统的粒子滤波通常采用单一的特征信息,会导致跟踪精度低、鲁棒性差等问题,提出一种自适应融合颜色特征和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法.首先提取出能够描述目标的颜色和梯度方向特征,并分别采用空间核函数加权颜色直方图和梯度方向直方图对特征进行描述,然后在跟踪过程采用民主融合策略,根据两个特征在跟踪时的可靠性,自适应的调节各自权重,最后采用融合后特征来对目标进行建模和跟踪.实验结果表明,算法能够很好地处理目标尺度缩放、旋转、光照变化等复杂环境下的跟踪问题.     

一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

针对采用单一图像特征进行目标跟踪时鲁棒性不高的问题,提出一种基于多特征融合的目标跟踪算法.该方法利用颜色特征和纹理特征描述目标,并将二者融合于粒子滤波框架中,提高了目标跟踪的稳定性,同时也在一定程度上克服了目标跟踪中光照变化时跟踪效果较差等缺点.实验结果表明,该文算法不仅提高了目标跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

基于多特征自适应融合的鲁棒跟踪方法

针对复杂场景下用单一特征描述目标导致的目标漂移问题,基于均值漂移(Mean Shift)跟踪框架,构建了一种有效的自适应融合特征(Adaptive Fusion Feature,AFF)描述子,并提出一种自适应融合多特征的跟踪方法。该方法融合了颜色特征和尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT),并通过相邻帧间各特征的相似性来自适应动态调整特征的权值。实验结果表明,在复杂场景下多特征自适应融合方法(AFF)比单一特征跟踪方法和经典跟踪方法减少了目标漂移、目标跟踪更加精确鲁棒。     

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题,提出了一种改进的目标跟踪算法。该算法利用跟踪目标的颜色特征和运动边缘特征来表示目标。在粒子滤波的框架下融合特征信息从而进行目标跟踪,能够有效地避免单一颜色特征在跟踪过程中受到相似背景、遮挡等问题的干扰。通过与基于单一颜色特征跟踪实验误差数据的分析,实验结果表明该算法在复杂背景以及目标遮挡等情况下能达到较好的目标跟踪效果,实现目标的准确跟踪。     

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...     

基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪

针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.     

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.     

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,...     

基于递推估计和上下文更新的鲁棒单目标跟踪方法

针对杂乱背景和光照变化等容易使目标跟踪产生漂移的问题,提出一种基于递推估计和上下文更新的鲁棒目标跟踪方法,该方法是颜色粒子滤波目标跟踪的有效扩展.通过建立颜色粒子滤波跟踪的通用框架,利用上下文信息分配目标外观变化的置信度,在重采样阶段,采用递推估计从其外观相似度分数计算的权重选择粒子,并初始化异常粒子.形变和光照变化的视频测试表明,该方法可以克服光照变化和背景的影响,递推估计可以处理偏离整体估计的异常粒子.相比于标准颜色粒子滤波、粒子随机搜索法等方法,该方法在跟踪框中心误差和平均重叠方面均优于其他方法,在鲁棒性和准确性方面具有明显优势.     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。