基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

带宽自适应的MeanShift目标跟踪算法

针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法中核函数带宽缺乏良好自适应调整的缺点,提出了自适应调整核函数带宽的Mean Shift目标跟踪算法.该算法首先采用核函数计算目标颜色特征值的概率密度,在视频当前帧目标的最优位置区域由目标颜色特征概率投影生成目标概率密度分布图;然后根据概率密度零阶矩值调整下一帧跟踪窗口...     

基于综合色度和梯度方向直方图的运动目标跟踪算法

本文在传统的Kalman滤波和Mean-Shift优化框架下提出了一种新的视频运动目标跟踪算法。融合色度直方图和梯度方向直方图,形成了一种新的综合直方图特征.构建运动目标图像区域的金字塔,采用Kalman滤波预测耦合Mean-Shift算法的框架,在尺度、位移空间内进行优化匹配搜索,确定最佳候选目标的位置信息。大量实验结果表明,本文提出的在滤波与优化算法框架下的运动目标跟踪算法,能够很好地解决运动目标的尺度伸缩、旋转和形变等难题,可以取得比基于传统直方图更好的稳定性和跟踪精度。     

基于颜色直方图和深度信息的CamShift目标跟踪算法

基于颜色直方图的Cam Shift目标跟踪方法不能适应复杂环境,特别是环境中有相似颜色干扰的情况.针对这一不足,提出了一种基于颜色直方图和深度信息的Cam Shift目标跟踪方法.通过对比试验,证明深度信息的引入,大大削弱了复杂环境对跟踪效果的影响,提高了目标跟踪的鲁棒性.     

基于改进Camshift算法的移动机器人运动目标跟踪

提出了一种改进的Camshift跟踪算法来获得目标质心的位置,并在此基础上设计了一种采用单目视觉和声纳反馈信息的移动机器人运动目标跟踪系统.改进的Camshift算法通过自适应地扩展搜索窗口,解决了传统Camshift算法在跟踪中因目标加速度而引起的目标瞬间丢失问题.分析了移动机器人对运动目标的搜索、跟踪及避障等3种基...     

基于切分模板的实时跟踪算法

相关匹配算法是一种经典的匹配算法 ,通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度 ,具有很高的准确性和适应性 ,在目标跟踪中得到了广泛应用。但是相关匹配算法计算耗时过于庞大 ,难以达到实时要求 ,并且当目标在模板中所占比例很小时 ,很难确定模板的准确位置 ,使得此算法在实时目标跟踪中难以得到应用。文中在相关匹配的基础上提出了一种基于切分模板的实时跟踪算法。匹配的模板被分为几个部分 ,每个部分均有不同的加权值 ,最后的相关匹配度为各部分匹配度的加权和。算法中还设置了一个不是实时更新的加权模板 ,以提高算法的抗干扰能力 ,并采用金字塔搜索算法进行加速。实验结果显示 ,此算法有效地克服了相关匹配算法的缺点 ,具有较好的匹配精度和实时性     

基于颜色纹理直方图的meanshift目标跟踪算法

Mean shift算法是一种重要的目标跟踪方法.在充分研究Mean shift算法的基础上,提出一种基于颜色纹理直方图的改进Mean shift跟踪算法.该方法首先计算目标图像区域中基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的主要纹理特征,通过提取主要特征消除背景和噪声等因素的干扰.另一方面,联合颜色和信息建立目标表示模型,可以为目标建模提供更丰富的纹理信息,目标表示更为准确,目标特征更明显区别于目标附近邻域内的背景特征.通过实验表明,改进的跟踪算法能有效提高目标跟踪精度,因此该目标跟踪具有较好的鲁棒性.     

基于Camshift算法的虹膜实时跟踪

针对人眼虹膜跟踪中存在的眨眼和眼睑遮挡问题,提出了基于Camshift算法的虹膜跟踪方法。首先使用Adaboost学习算法进行人眼初步定位,然后加入三庭五眼的比例模型精确定位人眼;在人眼定位的基础上使用一个圆形滑动窗遍历人眼灰度图像,其中平均灰度最小的圆形窗可初步定为虹膜区域;将以上步骤检测出的虹膜作为Camshift算法初始模板,建立虹膜的颜色概率图,利用虹膜的颜色特征完成跟踪。实验证明本算法的虹膜跟踪准确率达到84%;并能解决眨眼和眼睑遮挡问题,保证了跟踪过程的鲁棒性。     

一种融合改进MeanShift和SIFT的跟踪算法

针对传统Mean Shift（ MS）跟踪算法易受遮挡,复杂背景和光照变化等因素影响,导致不准确跟踪或跟踪丢失,提出了一种融合改进MS和SIFT的跟踪算法。改进的MS算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象的分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数,获得初步的跟踪结果;采用SIFT特征匹配和校正的方法对其初步跟踪结果进行调整;采用线性加权的方法融合改进的MS跟踪结果和SIFT校正结果,得出最终的跟踪结果。实验表明,提出的方法比传统的MS算法和固定分块的MS算法都具有更好的跟踪性能。     

基于局部分块和背景加权的视觉跟踪算法

针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的对应分块的搜索结果赋予不同的权值,进而计算出目标在当前帧中的位置。实验结果表明:基于局部分块加权的跟踪算法比单纯的背景加权跟踪和分块跟踪具有更高的跟踪精度和成功率,且算法复杂度较低。     

基于局部敏感直方图的分布场跟踪算法研究

文章提出了一种基于局部敏感直方图的分布场目标表示方法,克服了原始分布场跟踪方法对光照和参数敏感的缺点。利用局部敏感直方图与分布场模型表示目标空间结构上的相似性,提出利用局部敏感直方图作为一种新的分布场构建方式来表示目标。与分布场目标表示方法相比,局部敏感直方图对像素所在层取更大的权值,因此能够更好地保留目标空间结构。在基准视频序列上的实验结果表明,与其他具有代表性的算法相比,基于局部敏感直方图的分布场跟踪算法用固定的一组参数取得了最佳的跟踪结果。     

一种结合颜色纹理直方图的改进型Camshift目标跟踪算法

针对背景中存在颜色相近目标或目标被遮挡时Camshift算法跟踪失败的问题,提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先,改进算法模型直方图的计算选用颜色和纹理相融合的直方图概率分布,解决了Camshift算法只使用单一的颜色模型、很难适应物体大范围运动造成的背景变化或遮挡的不足;其次,图像权值采用目标模型与目标候选模型特征概率之比的平方根来计算,并用权值进一步估计目标的位置和方向,克服了原始Camshift算法中图像权值仅依靠目标模型计算的不足,大大减少了背景特征对跟踪的影响;最后,利用粒子滤波对运动目标状态进行估计,以克服目标运动引起的遮挡、交错或重叠,进而提高目标位置跟踪精度。实验结果表明,改进算法的平均每帧成功率达到50%以上,平均中心位置误差低于20%。改进算法能有效改善目标跟踪性能,从而实现目标跟踪的有效性、准确性。     

全局与局部分块联合的目标跟踪算法

基于相关滤波器(Correlation filter,CF)的目标跟踪算法因其高效率而引起了人们越来越多的兴趣,但这类算法对部分遮挡和形变十分敏感,可能导致最终跟踪失败。针对这一问题,该文将自适应互补模型引入到基于多分块的跟踪框架中,联合全局模型与局部分块模型来应对严重遮挡问题,并设置单独的快速尺度估计模块获得尺度信息。在跟踪基准数据集OTB2013上的实验表明,该文算法可以有效应对跟踪过程中的遮挡和形变问题,在保证实时性的同时提高目标跟踪精度。     

海面目标电视跟踪算法

本文针对对海电视跟踪的特定条件,考虑了系统设计的要求,提出了灰度信息结合目标形状的跟踪算法.该算法既可以消除或减弱背景天水线对目标跟踪的影响,提高目标跟踪的准确度,还可以减少运算时间,实现海面目标的实时跟踪.     

基于 TD-SCDMA 的下行同步跟踪算法的建立

首先描述了一种 TD-SCDMA 系统中的下行同步跟踪算法,用 SYNC-DL 码前的16chip GP、SYNC-DL码部分64chip、 SYNC-DL 码后的16chip GP 共96chip 长度的数据段,和本地的 SYNC-DL 码做滑动相关,计算噪声门限,将超过噪声门限的第一条有效径的位置作为系统的定时位置.仿真分析表明,该方法可以大幅提高多径衰落信道、生灭信道等场景下的接收机 BER 性能.     

基于TD-SCDMA的下行同步跟踪算法的建立

首先描述了一种TD-SCDMA系统中的下行同步跟踪算法,用SYNC-DL码前的16chipGP、SYNC-DL码部分64chip、SYNC-DL码后的16chipGP共96chip长度的数据段,和本地的SYNC-DL码做滑动相关,计算噪声门限,将超过噪声门限的第一条有效径的位置作为系统的定时位置。仿真分析表明,该方法可以大幅提高多径衰落信道、生灭信道等场景下的接收机BER性能。     

基于CAMSHIFT算法的视频监控目标跟踪

随着智能监控系统的普及,智能监控技术在银行、城市安防、交通等部门得到的了广泛的应用.CamShift算法是基于监控视频图像颜色特征的目标跟踪算法,这种算法能够快速、准确地实现目标跟踪,鲁棒性能较好.监控视频中所拍摄的视频内容较多且视频拍摄环境较为复杂,因此采用CamShift算法能够有效对视频监控目标建立颜色模型并对其进行准确高效的跟踪.     

基于matlab6.1目标跟踪算法验证实现

介绍了基于matlab6．1的目标跟踪算法验证过程,验证过程利用matlab强大的图像处理工具箱,缩短了跟踪算法的验证周期,为图像处理系统提供依据。     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.