基于多个相关滤波器的行人跟踪尺度算法

外观、尺度变化是行人跟踪的难点，解决行人多尺度跟踪问题是增强算法实用性的关键因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基础上，本文采用多个相关滤波器(如头部、臀部)辅助身体躯干滤波器的匹配跟踪.通过获得图像帧(除第一帧外)与初始帧的行人头部和臀部之间的距离变化率来缩放搜索面积，解决目标定位不准确和时间浪费的问题;通过调整目标框的尺寸，解决目标模板逐渐包括背景特征或者逐渐被局部特征取代的问题.在VOT2016的18个有明显尺度变化的行人场景视频序列上进行了测试，实验结果表明所提算法具有更高的跟踪准确率.     

一种长宽比自适应变化的目标尺度估计算法

针对视觉跟踪中由于尺度变化、遮挡等复杂场景造成的跟踪失败问题,提出一种尺度长宽比自适应变化的目标尺度估计算法.该算法采用35×35个尺度因子来实现对目标的长宽比估计,为了降低运算量,通过分层尺度估计对二维尺度采样因子进行选择,既确定了目标的最佳尺度,又提高了算法的运行速度;为了进一步提高跟踪算法的鲁棒性,使用相邻两帧之间响应向量的欧式距离作为评判模板是否更新的标准.将尺度估计和模板更新模块引入到目前3种性能出色的相关滤波算法DSST、HCF和OSA中,进行仿真验证.实验结果表明,与原始算法相比,引入模块的新算法在跟踪成功率和精度上均有显著提高,在OTB100数据集上,成功率与3种原始算法相比,分别提高了1.3％、1.4％ 和1.4％,精度分别提高了1.2％、1.3％ 和1.0％,尤其在尺度变化、目标遮挡等复杂场景下具有明显的优势.     

改进的核相关自适应目标跟踪算法及其实验验证

为了解决目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器;其次利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计;最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡;在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%;且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

快速尺度估计的核相关滤波目标跟踪

为了解决传统基于核相关滤波器(KCF)的跟踪算法难以有效处理目标尺度变化的难题,提出了一种新的融合快速准确估计目标尺度变化的核相关滤波跟踪算法。该方法首先利用目标尺度变化的连续性对目标的尺寸变化进行粗略估计,得到目标尺度变化的粗略值;然后进一步对目标尺度的更多可能变化进行精确搜索,提升目标尺度估计的准确性。在公开的复杂场景视频进行测试,比较了本文方法和原始KCF算法的实验效果,并且将本文算法和经典跟踪算法进行了比较,实验结果表明本文提出的目标跟踪算法更准确鲁棒。     

基于快速尺度估计的核相关滤波 目标跟踪

为了解决传统基于核相关滤波器（KCF）的跟踪算法难以有效处理目标尺度变化的难题,本文提出了一种新的融合快速准确估计目标尺度变化的核相关滤波跟踪算法。该方法首先利用目标尺度变化的连续性对目标的尺寸变化进行粗略估计,得到目标尺度变化的粗略值;然后进一步对目标尺度的更多可能变化进行精确搜索,提升目标尺度估计的准确性。在公开的复杂场景视频进行测试,比较了本文方法和原始KCF算法的实验效果,并且将本文算法和经典跟踪算法进行了比较,实验结果表明本文提出的目标跟踪算法更准确鲁棒。     

尺度目标的频域核回归跟踪研究

提出了一种基于频域核回归模型的尺度目标跟踪算法。该算法将时域相关滤波转换为频域的线性回归问题,构建一个包含似然项和先验项的代价损失函数,当似然项和先验项选取不同的分布函数,获得不同约束条件下的跟踪模型;通过核函数用来适应目标在跟踪过程的尺度变化。在初始帧中,通过手动标注目标初始状态,获得目标样本及其标记,利用核回归得到目标的频域模板;在跟踪过程中,利用循环卷积定理,将时域相关运算转换为频域乘积运算,快速计算候选样本的响应,得到目标在当前帧的估计;利用估计结果更新目标频域模板,同时在线更新核函数,适应目标尺度变化。实验分析表明,文中算法能够实时地跟踪目标,适应目标外观和尺度的变化,获得较好的跟踪效果。     

融合深度特征和FHOG特征的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为了解决核相关滤波跟踪算法在复杂场景下跟踪效果差的问题,提出了一种融合深度特征和尺度自适应的相关滤波目标跟踪算法。首先,通过深度残差网络（ResNet）提取图像中被跟踪区域的深度特征,再提取目标区域方向梯度直方图（FHOG）特征,通过核相关滤波器学习,分别得到多个响应图,并对响应图进行加权融合,得到跟踪目标位置。其次,通过方向梯度直方图（FHOG）特征,训练一个PCA降维的尺度滤波器,实现对目标尺度的估计,使算法对目标尺度发生变化有很好的自适应能力。最后,根据响应图的峰值波动情况改进模型更新策略,引入重新检测机制,降低模型发生漂移概率,提高算法抗遮挡能力,在标准数据集OTB100中与其他7种目标跟踪算法进行比较。结果表明,相比原始KCF算法,改进后的KCF算法精准度提升了29.4%,成功率提升了25.9%。所提算法实现了对跟踪目标位置的精准估计,提高了尺度自适应能力和算法速度,增强了算法抗遮挡能力。[JP]     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法

针对复杂跟踪环境条件下目标的跟踪失败问题,提出一种基于多相关滤波器组合的目标跟踪方法.首先2个分别采用颜色属性(Color Name,CN)特征和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的核相关滤波器(Kernelized Correlation Filter,KCF)通过自适应融合手段进行响应图信息融合,确定目标的预测位置;然后通过以目标区域为基础进行多尺度采样,提取CN-HOG拼接特征构建尺度相关滤波器,得到目标的最佳尺度;最后设计了模型的自适应更新策略,通过判断目标是否发生遮挡来决定是否在当前帧进行模型更新.在50组视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验.实验结果表明,在复杂的跟踪环境条件下,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡和尺度变化等问题,且具有较快的跟踪速度.     

基于相关滤波的绝缘子跟踪与测距算法

针对旋翼无人机进行输电线路巡检的应用场景,通过基于相关滤波的跟踪算法,实现绝缘子的跟踪并适应尺度的变化。在滤波器的训练过程引入核函数,构建出更加鲁棒的滤波模板。通过gabor滤波器,在HSV颜色空间提取绝缘子的纹理特征。采用两个并行的相关滤波器,分别用于位置和尺度的定位。在此基础上,通过最大类间方差法,对图像中绝缘子进行分割,按照相机成像原理,计算绝缘子与无人机之间的相对距离。算法能够实现绝缘子的实时跟踪并适应尺度变化,以及计算无人机与绝缘子之间的相对距离,为无人机智能化巡线提供技术支持。     

目标跟踪的尺度参数优化研究

鲁棒的尺度判别一直是视频目标跟踪领域中一个富有挑战性的问题.现有的算法在处理复杂图像序列的尺度变化问题时,跟踪速度和精度方面都还有待提升.本文构建两个相关滤波器,加入尺度变换,对目标跟踪的尺度参数进行优化,以提升跟踪速度和精度.首先,构建一维和二维相关滤波器,其中二维位置滤波器实现目标的跟踪以确定目标的位置,一维尺度滤波器对尺度变换进行初步计算得到目标的尺度.然后,组合一维和二维相关滤波器形成三维滤波器,实现最终的目标定位;最后,分析尺度因子参数的取值对跟踪中的速度、中心位置偏移、位置精度和重叠精度的影响.在OTB-2015数据集进行实验,获得了目标跟踪尺度参数的优化取值.     

基于加权背景感知框架的相关滤波视觉跟踪算法

为了解决场景中可能发生的运动模糊、快速移动、尺度变化、光照变化、目标遮挡、复杂背景等场景变化问题,融入背景感知可以有效地提高视觉跟踪算法的鲁棒性.提出了基于加权背景感知框架的相关滤波(WBACF)视觉跟踪算法.根据背景中不同区域与跟踪目标运动相似度的大小,赋予背景区域不同的权值,计算权值矩阵,从而训练相关滤波器.通过在...     

用于机动目标跟踪的多模型概率假设密度滤波器

针对概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪问题中无法解决目标发生较大机动时的目标丢失问题,提出了一种多模型概率假设密度(MM-PHD)滤波器.这种MM-PHD滤波器在粒子PHD滤波器的基础上,使用多模型方法对滤波器中每个描述目标状态的粒子的状态进行更新,再将更新后的粒子代入传统的PHD滤波器中用于估计目标的PHD的分布.该滤波器结合PHD滤波器和多模型方法的特点,可用于目标数未知的多机动目标跟踪,且对目标的数量和状态的估计更加准确.多机动目标跟踪的仿真实验表明,与已有方法相比,该滤波器对目标数的估计与真实情况基本一致,描述多目标状态估计误差的Wasserstein距离值降低了50%以上.     

抗遮挡的相关滤波目标跟踪算法

针对传统的核相关滤波目标跟踪算法遮挡判断失败的问题,提出一种抗遮挡的核相关滤波目标跟踪算法.首先,在核相关滤波器框架上根据最小二乘分类器获得目标位置.然后,引入一个多尺度滤波器,并通过计算滤波器的响应最大值进行尺度预测.最后,在目标模型更新方面,根据目标位置置信图峰值尖锐度的差异性,正确更新模型.实验结果表明:文中算法的平均位置误差为6.18px,在阈值为20px时,平均距离精度为97.68%,平均帧率为30.8帧·s~(-1);其能在复杂背景下有效地解决目标尺度变化、完全遮挡等问题,具有更高的鲁棒性和精确性.     

尺度自适应的加权压缩跟踪算法

针对压缩跟踪算法中目标尺度不能自适应更新和分类器性能弱的问题,提出一种尺度自适应的加权压缩跟踪算法.首先,提取正负样本的压缩特征,根据两者的巴氏系数对分类器进行加权,分类能力越强的特征在分类器中的权值越大.然后,将候选样本输入贝叶斯分类器,通过分类得到目标位置.最后,根据目标位置求得不同尺度下的样本特征,组成尺度金字塔,将尺度金字塔作为相关滤波器响应的特征输入,将响应值最大的尺度作为当前估计的尺度值.选取6组视频序列测试改进算法,实验结果表明,与传统压缩跟踪算法等4种算法相比,此算法能够解决尺度变化和目标旋转问题,且满足实时性要求.     

一种抗遮挡尺度自适应核相关滤波器跟踪算法

针对传统的核相关滤波器(KCF)算法无法很好地解决目标跟踪过程中的尺度不变性和模型漂移问题,提出了一种改进的抗遮挡尺度自适应核相关滤波器算法。使用平均峰值相关能量(APCE)和相关滤波响应峰值作为跟踪置信度指标判断目标是否受到遮挡,在未遮挡的情况下,对目标进行尺度缩放,通过滤波器之后计算相应的响应值,比较不同尺度响应值的大小,最大值即为最佳的目标尺度值。采用OTB-2013评估标准,与传统KCF对比,新算法在目标受到遮挡时,跟踪成功率与精确度有明显提高,同时适应目标尺度变化,具有较强的鲁棒性。     

尺度自适应的分块核相关滤波目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中由于遮挡导致的算法性能下降的问题,在分析和研究核相关滤波算法的基础上提出了一种尺度自适应的分块跟踪策略.首先从目标中心划分子块,使用融合梯度特征和颜色特征的局部核相关滤波器单独跟踪每个目标子块,并结合目标子块与整体间的位置约束关系得到目标中心位置的粗略估计,然后由全局滤波器用作初始估计以确定目标中心的...     

基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法. 对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对双层车牌进行建模,双层车牌的上层字符区域和下层字符区域分别对应部件模型的一个部件,通过多尺度的模板匹配得到上下层部件的候选集合,利用部件模型中部件之间的几何约束得到最终的车牌字符分割结果. 实验结果表明,所提出的方法可以有效进行单/双层车牌的字符分割.      

多尺度分解下的自适应滤波器组的构建方法

通过分析自适应滤波和小波变换的多尺度分解滤波的原理与方法,建立了非平稳信号的多尺度分解下自适应滤波器组的构建模型和滤波方法.将小波变换分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过自适应滤波器组,能实现多种噪声成分的自适应滤波.通过模型验证和工程实例的应用,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.通过自适应滤波器组,能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,具有优良的滤波性能.