基于特征分组的在线目标跟踪算法

在线目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于特征分组的在线目标跟踪算法.首先,利用像素点在多帧的方差对模板库中的目标模板进行特征分组.然后,利用主要特征图像和次要特征图像学习投影矩阵P,对样本进行投影.最后,利用最小误差法得出当前帧的跟踪结果.与其他典型算法相比,该算法对目标的异常变化具有很强的鲁棒性.     

一种融合深度信息的视频目标压缩跟踪算法

针对复杂环境下单一特征在跟踪过程中易造成准确率下降和鲁棒性差的问题,提出一种融合深度信息的视频目标压缩跟踪算法。利用压缩感知理论分别提取目标灰度图像和对应深度图像的正负样本压缩特征,通过特征训练弱分类器,利用马氏距离赋予弱分类器权值,加权组合为强分类器,实现目标的多特征融合,视目标跟踪为一个二分类问题,确定目标跟踪结果。使用由粗到细的搜索策略减小计算复杂度。实验结果表明,该算法跟踪目标平均中心位置误差为9. 95像素,平均成功帧率可达96%,算法保持实时性的同时对视频目标运动遭遇的部分遮挡、姿态变化、光照变化以及相似物干扰等情况下的跟踪均具有较好的效果。     

结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪算法

针对视觉跟踪中运动目标鲁棒性跟踪问题,结合高斯核函数和卷积神经网络(CNN),提出一种无需训练的卷积神经网络提取深度特征的视觉跟踪算法.首先,对初始图像进行归一化处理并聚类提取目标信息,结合跟踪过程中目标信息共同作为卷积网络结构中的各阶滤波器;其次,通过高斯核函数来提高卷积运算速度,提取目标简单抽象特征;最后,通过叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,并结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪.结果表明:简化后的卷积网络结构能够有效地应对低分辨率、目标遮挡与形变等场景,提高复杂背景下的跟踪效率.     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法,用该方法重建背景图像;采用图像差分算法提取运动目标;提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心;采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪,并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性,能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

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.     

基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测

针对目前采用的方法对三维人体运动图像进行检测时,无法准确获取图像中的目标区域,导致算法存在检测完整度低、检测准确率低、误检率高和检测效率低的问题,提出基于自适应投影的三维人体运动图像智能检测算法。首先构建背景粗提取模型,利用该模型提取三维人体运动图像的背景区域,获取图像的人体运动目标区域;其次采用自适应投影方法提取目标区域的特征,在支持向量机的基础上构建最优分类函数,将目标区域特征输入到最优分类函数中,完成三维人体运动图像的智能检测。实验结果表明,所提算法的检测完整度高、检测准确率高、误检率低、检测效率高。     

基于投影权值归一化的立体图像质量评价方法

本文基于深度卷积神经网络和融合图像提出了一种引入投影权值归一化的立体图像质量评价方法.首先基于人眼双目竞争现象,提出对经过Gabor滤波后的左右视点图像进行彩色融合,从而得到单幅融合图像.卷积神经网络的输入即为预处理后的融合图像,通过卷积层自主对图像特征进行提取,采用池化层对特征信息降维,保留显著特征且减小网络计算复杂度;采用Re LU非线性激活函数缓解梯度消失,有效缓解了网络过拟合问题;网络引入数据批量归一化来规范各层输入数据的分布,引入投影权值归一化来保证权值参数的量级相同,有效地提升了算法的性能.本文在公开的立体图像库LIVE-Ⅰ和LIVE-Ⅱ上进行了实验.实验结果表明,本文方法在对称失真与非对称失真的立体图像质量评价上均具有较好的性能.     

基于多尺度深度卷积特征的图像检索

为了检索图像中不同位置和不同大小的感兴趣目标,提出一种基于多尺度深度卷积特征的图像检索方法.首先利用卷积神经网络构造一个深度学习框架,利用随机梯度下降和后向传播算法训练深度学习模型;其次利用训练得到的模型提取图像在不同尺度下的卷积特征,对不同尺度下的卷积特征进行PCA降维,研究降维后的检索性能;最后为了提高深度特征对图像的刻画能力,对不同尺度下降维后的卷积特征进行特征融合.大量的实验表明本文所提算法对图像检索是有效的.     

可变形Gabor小波特征模板跟踪方法

提出了一种利用可变形Gabor小波特征模板,跟踪存在较大视角变化目标的方法.利用Levenberg-Mar-qudit优化方法,从图像中提取出一组具有特定参数的Gabor小波,并求出其权重作为目标特征;在跟踪过程中利用同样的优化方法求出这组特征的仿射变换参数;从经过仿射变换后的图像中提取小波权重,将这个权重与初始权重的误差定义为能量函数.利用"贪心算法"修正小波的位置参数,使这个能量函数最小化,从而实现可变形模板跟踪.对直升机和飞机图像序列进行的跟踪实验证实:通过特征更新,在视角变化较大的情况下,该方法仍然可以稳定地跟踪目标.     

融合高斯混合模型和深度学习的目标跟踪

目标跟踪是计算机视觉的关键技术,但快速运动所导致的目标运动模糊会影响跟踪的精度.提出融合高斯混合模型和深度学习的目标跟踪算法,利用高斯混合模型对目标视频进行建模,在卷积神经网络中提取浅层和深层的图像特征,将两个特征的响应值融合后实现跟踪目标的定位.首先,根据高斯混合模型建立样本数据集,利用概率密度函数筛选数据,依据正态分布获得对应的高斯分量;其次,在深度学习框架下对高斯混合后获得的样本数据提取浅层和深层特征;最后,将提取的浅层与深层特征响应值进行融合,并更新目标模型,实现目标跟踪定位.该算法在VOT-2016公开的数据集进行实验,与6个视频跟踪算法对比分析.实验表明,所提的算法表现出较好的性能,特别是在快速运动的评价指标中,该算法的抖动模糊精度比ECO算法提高6. 25%.     

基于自编码神经网络与AdaBoost的快速行人检测算法

针对传统基于HOG特征与Ada Boost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出了一种基于自编码神经网络与Ada Boost的快速行人检测算法.该算法首先利用基于ACF模型的目标检测算法对图像进行预处理,获得疑似目标区域;然后对获取的子区域进行尺度归一化,提取HOG特征,并输入到自编码神经网络中进行降维;最后利用Ada Boost分类器对分类检测,输出检测到的行人区域.实验结果表明:文中所提算法的行人检测性能超过现有的检测算法,其检测速度也超过大多数算法.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

基于改进归一化积相关算法的目标跟踪方法研究

针对归一化积相关算法（Normalizad Product Correlation,NProd）对光照敏感且计算复杂度高的特点,提出一种基于改进归一化积相关的实时目标跟踪方法.通过对NProd算法进行去均值改进,去除图像直流分量,抑制了图像灰度变化对相关峰的影响,提高了算法对光照变化的鲁棒性;通过应用先粗后精的分层搜索算法提高了算法实时性能;最后通过自适应模板更新改善了跟踪算法的稳定性.运动目标跟踪实验表明,该方法保留了NProd算法的高匹配精度,在亮度变化达到25%时可以保证跟踪稳定,且满足实时性要求.     

人脸识别视频压缩感知跟踪算法

针对视频监控中移动的人脸图像光照强度不同、遮挡、快速变化等问题,本文提出一种人脸识别视频压缩感知跟踪算法.利用图像尖锐化处理突出目标图像边缘纹理,再利用矩形滤波器对人脸图像归一化处理并获取特征向量.通过压缩感知算法对目标样本和背景样本的Haar-like特征压缩,建立目标模型,训练Adaboost算法的贝叶斯级联分类器.最后根据人脸特征区分目标和背景图像,实现目标人脸图像的动态跟踪.实验结果表明,该算法能够实现视频中人脸图像移动、遮挡及光照强度不均匀、快速变化等情况下的有效跟踪.     

基于视觉显著性特征的粒子滤波跟踪算法

针对复杂环境下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性特征的粒子滤波跟踪算法.该算法利用显著性检测算法对序列图片进行检测,生成视觉显著图,然后利用二阶自回归模型对目标状态进行预测,再根据中心强化-四周弱化的机制,生成最终显著图.利用视觉显著图中目标区域像素值较大的特点,提取视觉显著性特征,与颜色特征进行自适应融合,从而完成跟踪.实验结果表明,该算法能够有效应对跟踪过程中出现的场景光照变化和目标姿态变化等问题,具有较强的鲁棒性.     

一种基于主动视觉的运动目标跟踪方法

提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配的目标跟踪方法.首先使用SIFT提取目标特征,构建目标特征库,然后使用基于K维树的特征匹配算法,对实时序列图像提取的SIFT特征与特征库中目标进行精确匹配,实现目标检测与定位,根据定位信息自动控制摄像机转动,始终将目标锁定在图像视野中,实现实时跟踪.在真实的室内环境下进行目标跟踪实验,通过检验每一帧目标定位的正确性,计算目标检测的正确率.在本文实验条件下,正确率达到94%,而使用基于HSV色彩直方图的方法,目标检测的正确率小于80%,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪

为了进一步提高复杂场景下的目标跟踪精度与鲁棒性,本文提出了基于深度特征与抗遮挡策略的运动目标跟踪算法,首先利用深层卷积神经网络提取出目标的深度卷积特征以代替传统的手工特征,然后将深度卷积特征融入传统的核相关滤波跟踪框架,充分利用深度特征描述能力强和相关滤波算法跟踪效率高的优势,同时采用高置信度抗遮挡更新策略来更新滤波器,利用融合特征训练尺度相关滤波器,以便更加精准预测目标的位置,提高算法抗遮挡能力.论文对数据集OTB-100视频序列中有遮挡问题的序列进行了测试,并与Deep STRCF、DSST、SRDCF、COT和ECO等算法进行比较,实验结果表明,本文所提算法在目标尺度变化、背景干扰和遮挡等复杂背景下具有更高的跟踪精度与成功率,跟踪效果最佳.     

空中目标特征识别的MRA-GVFS组合算法

目的提出一种空中目标特征识别的新算法。方法在轮廓线提取过程中,采用二维Bubble小波多分辨率分析来降噪并弱化伪边缘,采用GVFS法跟踪和提取目标体的边界,再利用多边形近似算法按指定的顶点数提取多边形,以使其和目标特征模板进行匹配。结果提出了一种六步算法。结论对直升机的空中图像进行了特征提取仿真,该方法对空中目标识别很有效。     

基于运动轨迹的单目相机位姿自标定方法

为了减小轨迹图像分析中的透视效应,使用提取出的运动平面目标特征点,基于相机小孔成像模型与目标特征点运动约束,构建了一种相机位姿的自标定模型来标定相机位姿.通过标定的相机位姿,可将轨迹进行重投影,实现了将轨迹图像校正为正投影图像.实验结果表明:本标定模型使用跟踪到的运动目标进行相机标定,相机位姿的标定精度优于张正友标定法.     

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.