基于显著特征区域和概率图模型的目标跟踪

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出一种基于局部显著特征区域和概率图模型的跟踪算法.提取目标的一组局部显著特征点,以局部显著特征点为依据,在目标区域中划分出多个感兴趣的显著特征区域;利用这组显著特征区域相互之间的空间位置关系,并结合各个显著特征区域自身的局部信息建立目标的马尔可夫随机场(MRF)模型;采用mean shift(MS)算法对各个显著特征区域分别进行跟踪,利用MRF模型对MS算法的跟踪结果进行概率推断,融合各个显著特征区域的权重,精确定位运动目标的最终位置.在多个视频序列上的实验结果表明,与改进的MS算法、粒子滤波算法以及分块跟踪方法相比,此算法具有较高的跟踪精度;尤其是当目标被遮挡时,该算法具有较好的跟踪鲁棒性.该算法充分利用了显著特征区域自身的局部特征和区域之间的空间结构信息,能够实现复杂情况下的运动目标的鲁棒跟踪.     

基于色彩分割与局部模型匹配的非刚性目标跟踪

针对固定监控场景提出了一种基于色彩分割与局部模型匹配的目标跟踪方案.利用自适应混合高斯背景模型提取前景运动目标,通过基于区域生长的色彩分割算法建立目标局部模型并实时更新,结合区域约束条件和模型特征匹配实现目标跟踪.实验结果证明,本算法能有效地实现多运动目标的跟踪,对跟踪过程目标部分遮挡与形变问题具有良好的适应性和鲁棒性.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

基于前景策略和场景信息的目标跟踪系统

为解决目标跟踪算法中的某些难点问题,提出以Mean-shift算法为基础,基于高斯混合模型(GMM)前景分割和场景信息的MGSI方法.该方法基于运动预测和前景分割为目标跟踪提供感兴趣区域(ROI),解决了跟踪目标与背景相似情况下目标识别中的误报问题.同时,通过场景信息的预先设定来获取某些先验知识,如屏蔽区域的划分、区域中目标模板更新的频率、遮挡类型的预判等,并根据先验知识来调整跟踪策略,一定程度上解决了遮挡问题.实验证明,基于MGSI方法的目标跟踪系统在一定程度上解决了光照变化、背景干扰、模板更新、遮挡等传统跟踪系统中存在的问题,有效提高了跟踪的准确率.     

基于视觉显著性的突变运动目标跟踪

针对突变运动下的目标跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的粒子滤波跟踪算法.该算法将基于视觉注意机制的视觉显著图引入粒子滤波框架中,根据视觉显著图的显著性区域,按"胜者为王"和"返回抑制"机制进行目标检测,并以检测结果为全局建议分布进行粒子采样,从而完成全局状态空间的搜索,有效地避免了陷入局部极大值.同时,为增强目标区域在视觉显著图中的显著性,将自底向上和自顶向下的计算模型相结合,根据目标模板对各个特征显著图进行自适应权值计算,并按权值融合产生视觉显著图.实验结果表明,针对不同类型的突变运动跟踪场景,该算法均能表现出较好的鲁棒性.     

基于稀疏表示和粒子滤波的在线目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中由于外形变化或者遮挡所造成的跟踪效果下降或导致漂移的问题,提出一种粒子滤波框架下基于稀疏表示的在线目标跟踪算法.采用分层梯度方向直方图(PHOG)特征对目标模板进行描述,并且每一个候选模板都可以通过PHOG基向量和琐碎模板进行稀疏表示,进而利用L1范数最小化方法进行最优求解.为保证在遮挡的情况下目标跟踪的精度,对目标遮挡部分和非遮挡部分进行拆分建模,并利用PCA子空间增量学习的方式不断更新目标跟踪模型.通过对具有挑战性的跟踪视频进行定性和定量分析,实验证明该方法在跟踪精度上要优于传统的跟踪方法.      

基于多特征融合的尺度自适应KCF目标跟踪算法

首先,对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法进行了详细推导;然后,针对KCF算法提取单一特征,不能很好地表达目标的外观模型,提出将多种特征融合的方法,增加外观模型的可区分性.同时针对KCF算法不能自适应尺度变化的问题,引入一种尺度自适应变化方法.还对于KCF算法的固定更新率在目标被遮挡的情况下会学习到错误信息的问题,提出一种在线模型更新因子的方法;最后,通过实验对比结果表明,本文提出的算法跟踪精度更高,且对目标尺度发生较大变化和遮挡情况下的跟踪具有较强的鲁棒性.     

适用于遮挡的网格跟踪算法

引入遮挡网络模型的概念，提出了一种适用于遮挡的网格跟踪算法，遮挡区域检测和网格节点运动估计是跟踪算法的关键。改进的遮挡检测方法可以更加准确检测遮挡区域，能有效地提高遮挡及其相邻区域运动估计的准确度；采用了基于特征窗口匹配的网格节点运动估计方法，有效地避免了块匹配法产生的块效应。实验证明，本文算法可以有效进行运动跟踪，具有较了的视觉效果。     

基于稀疏表示的目标跟踪算法

文中针对目标跟踪领域中有严重遮挡、光照变化、背景复杂等挑战性问题,提出一种基于稀疏表示联合外观模型的目标跟踪算法。在生成模型中,将得到的块结构的稀疏编码系数进行对齐汇集操作,并将汇集后的稀疏系数进行联合加权处理,这样保留目标的空间结构和局部信息来提高目标定位的精度与跟踪的鲁棒性,获得一个更加具有鲁棒性的外观模型。采用大量的测试视频和不同的主流算法进行对比,实验证明,文中提出的算法具有更高的准确性和鲁棒性。     

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.     

结合特征点匹配的在线目标跟踪算法

提出一种结合特征点匹配的目标跟踪算法.首先,通过显著区域跟踪方法,解决算法对初始化目标框大小敏感的问题,提高样本选取质量,并降低背景杂波对跟踪器的影响.其次,采用中值流法跟踪和特征点匹配相结合的方法估计目标的尺度变化,并通过层级聚类方法剔除干扰点,解决跟踪器漂移及目标平面旋转跟踪失败等问题.最后,提出一种简单的检测器自适应尺度快速搜索目标方法加快检测速度.结果表明:所提方法有效地提高了TLD目标跟踪算法的跟踪鲁棒性,并在标准数据集上得到了很好的效果.     

基于假设检验的SAR图像机场跑道自动识别

针对复杂条件下合成孔径雷达图像中机场目标自动检测识别问题,提出了一种基于假设检验的机场跑道自动识别算法,利用雷达图像中跑道灰度特性和结构知识,通过迭代分割和形态学滤波提取感兴趣区域,抑制具有类似灰度特性的水域对跑道线检测的影响,并结合Hough变换和线段跟踪连接提取候选跑道,最后采用假设检验方法对机场跑道进行识别.试验结果表明该方法可快速有效地检测识别复杂背景下低分辨率、低信噪比合成孔径雷达(SAR)图像中的机场跑道.     

基于最小费用流建模的目标跟踪器研究与仿真

针对目标跟踪中的物体遮挡、光照影响、杂波扰动等问题,设计一种基于最小费用流建模的跟踪器。该跟踪器把整数规划与最小费用流模型相结合,将目标跟踪问题转变为可解的线性规划问题。与其他同类型跟踪器相比,该跟踪器具有更好的跟踪准确性。实验结果表明：运用最小费用流模型的跟踪器可以对复杂环境下的多个目标进行稳定跟踪,提升了跟踪的鲁棒性。     

图像亮度特征对ROI提取的影响

提出一个基于改进的Itti-Koch模型的感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取算法,同时针对图像亮度特征对ROI提取的影响问题,从2个方面进行分析研究:一是根据不同亮度权重下提取的ROI,分析亮度特征对ROI提取的影响程度;二是对眼动数据提取图像的ROI和基于改进的Itti-Koch模型提取的图像ROI进行区域评价,计算两者之间的点对点区域相似度和位置区域相似度.研究结果表明:当亮度特征和颜色特征同时影响图像ROI提取时,亮度特征所占权重不宜超过0.5.     

高动态接收机载波同步模块设计

研究高动态环境下的载波同步技术. 借鉴雷达系统中的目标建模方法,提出基于动目标模型结合卡尔曼滤波的载波跟踪器,具有较强动态跟踪能力,且结构简单,无需矩阵求逆,硬件实现复杂度低. 同时,深入探索载波捕获模块对跟踪器的辅助方案,通过理论分析与仿真结合的方式证明高动态接收机中的最优辅助方案为频偏补偿-频率变化率预置方式. 仿真结果表明,本文所提跟踪器能够在低信噪比条件下稳定工作,无论在跟踪精度或锁定概率指标上均大幅超越传统卡尔曼滤波跟踪器.      

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.     

基于激光跟踪仪的Delta并联机构运动学误差标定

以Delta并联机构为研究对象,建立了Delta并联机构的运动学误差模型,对影响其末端精度的几何误差源进行了分析,并指出这些几何误差源可简化为18项.以激光跟踪仪作为测量工具,提出一种步进迭代的误差参数辨识方法,该方法利用Delta并联机构操作空间与关节空间之间的映射关系,通过优化多个检测点相互之间的理论距离与实际距离的残差,计算出Delta并联机构的各项几何误差参数,进而修正Delta并联机构的运动学模型,标定后机构末端精度由1.0,mm数量级提高至0.1,mm数量级,实验结果表明了文中所述方法的有效性和普遍性.     

基于人眼视觉特性的任意形状ROI编码

研究了等级树集分割编码方法(SPIHT)在任意形状感兴趣区域(ROI)编码中的应用．根据SPIHT算法的特性、ROI小波系数提升后的特点及人眼视觉特性,提出基于人眼视觉特性的任意形状ROI编码方法．该方法综合了一般基于尺度的方法和最大平移法的优点：可调节ROI与背景(BG)的相对重要程度;支持任意形状ROI编码．另外,与最大平移法相比,本文方法具有更好的主观视觉效果,理论分析和仿真实验都表明本文方法优于MPEG-4中规定的视频静态纹理视觉对象(VO)编码．     

混沌通信系统中基于跟踪策略的非相干检测

提出了一个新颖的跟踪器来重构发射的混沌信号，它是基于一个修改的径向基函数神经网络（RBF），并配合一个用于跟踪在有参数变化的噪声混沌信号的学习算法，该跟踪器被用于混沌的移相链控数字通信系统的非相干解调，当蔡氏电路用在混沌发生器时，仿真结果证实了提出的方法在跟踪和解调方面的能力。