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。     

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]     

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。     

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。     

UKF与Mean shift算法相结合的实时目标跟踪

针对Mean shift(即MS)算法理论上的不足以及跟踪目标时的邻域跟踪局限性,提出将Mean shift算法与尺度无迹卡尔曼滤波器(Scaled unscented Kalman filter,SUKF)相结合的实时目标跟踪算法.该算法利用尺度无迹卡尔曼滤波器获取Mean shift算法的初始位置,然后,利用Mean shift算法获取跟踪位置.通过分析跟踪区域内横纵向直线的统计变化获取目标的尺度变化,依此自适应调节Mean shift跟踪算法中核函数带宽,并对高速公路上快速运动的车辆进行跟踪实验.研究结果表明:该算法与固定核窗宽Mean shift算法相比,对目标跟踪更准确;SUKF 滤波使MS的迭代次数减少,跟踪的实时性提高;核窗宽自适应调节可使跟踪误差降低到50%以下.     

改进的核相关滤波目标跟踪算法

提出一种基于核相关滤波的尺度和旋转自适应跟踪算法.首先,利用核相关滤波确定目标的中心位置;然后,使用特征点匹配的方式估计目标的尺度变化和旋转角度.在特征点匹配过程中,使用前、后两次光流匹配消除不稳定特征点;计算特征点对的权重分布,从而估计出目标的最佳尺度和角度;判断当前目标是否受到遮挡,进而使用更合理的方式更新特征点集和目标模型,进一步提高算法的鲁棒性.实验结果表明:文中算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且跟踪的实时性较好.     

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。     

基于特征融合和尺度自适应的核相关滤波算法研究

针对传统核相关滤波算法中存在单一特征鲁棒性差、尺度更新不健全等问题,提出了一种特征融合和尺度自适应相结合的目标跟踪算法.首先,通过研究各特征的侧重,将方向梯度特征(HOG)和颜色特征(CN)相融合,可以得到一种辨别能力更强的特征.然后,加入BRISK特征目标尺度的预测方式,从而实现目标的尺度更新,进而提高目标的跟踪精度...     

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.     

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.     

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.     

一种多目标检测跟踪算法研究

针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题,基于YOLOv3算法和KCF算法,提出了一种多目标检测跟踪算法.首先,利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置,并对各个目标进行ID分配;其次,将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪;然后,判断是否满足启动修正策略的条件,若满足则用...     

基于卡尔曼滤波的多特征加权最近邻数据关联与跟踪算法

针对传统最近邻数据关联算法正确率较低且容易出现漏关联的问题,提出一种多特征加权的最近邻关联算法。根据智能车环境感知系统获得的障碍物特征数据,定义了一种相似度函数,提出基于生命周期计算有效关联度的方法,从而判定目标是否关联;基于卡尔曼滤波对关联目标进行迭代更新,实现对目标的跟踪;通过实验对比了静止目标、无交互的低速运动目标和有交互的低速运动目标的跟踪轨迹。结果表明,与传统的最近邻数据关联算法相比,所提出的改进算法可以实现对低速运动目标准确连续的关联跟踪,不会出现目标丢失或位置突变的现象,且跟踪目标的交互与遮挡对跟踪效果影响较小,具有较高的有效性与实用性。研究结果可为智能车辆的目标跟踪设计提供参考。     

基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法

为提升基于孪生网络目标跟踪算法的特征表达能力,获得更好的跟踪性能,提出了一种轻量级的基于二阶池化特征融合的孪生网络目标跟踪算法。首先,使用孪生网络结构获取目标的深度特征;然后,在孪生网络结构的末端并行添加二阶池化网络和轻量级通道注意力,以获取目标的二阶池化特征和通道注意力特征;最后,将目标的深度特征、二阶池化特征和通道注意力特征进行融合,使用融合后的特征进行互相关操作,得到地响应图能很好地区分目标和背景,提高跟踪模型的判别能力,改善目标定位的精度,从而提升跟踪性能。所提算法使用Got 10k数据集进行端到端的训练,并在数据集OTB100和VOT2018上进行验证。实验结果表明,所提算法与基准算法相比,跟踪性能取得了显著提升：在OTB100数据集上,精确度和成功率分别提高了7.5%和5.2%;在VOT2018数据集上,预期平均重叠率(EAO)提高了4.3%。     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

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.     

采用互补特征的核相关滤波目标跟踪算法

为了改善跟踪算法的性能,提出一种自适应加权的融合颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征的多核多通道的相关滤波跟踪算法.针对核相关滤波算法特征单一的问题,采用互补特征核空间描述目标,并根据互补特征响应值的大小,自适应为互补特征核空间分配权重、更新模型,提高算法的鲁棒性.实验结果表明:所提出的算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且完全满足跟踪场景的实时需求.