融合位置估计的自适应尺度相关滤波跟踪

针对相关滤波跟踪算法中不能适应目标多尺度变化的问题,提出了一种融合位置估计和尺度估计的自适应尺度相关滤波器.通过提取当前图像中不同尺度大小的目标模板,作为先验信息加到滤波器中学习,训练滤波器.对多尺度模板训练赋予新的权重定义,重新定义了多尺度模板对应的标签.提高了滤波器对目标尺度变化的敏感度.通过在CVPR 2015数...     

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]     

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...     

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.     

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...     

常用目标跟踪滤波算法分析

概括了在目标跟踪中常用的几种滤波算法,从目标模型建立到滤波器的算法原理进行了分析和归纳。这些算法各有特点．在不同的情况下它们的跟踪精度、实时性有很大差异。针对一种典型的目标运动,对其中有代表性的算法进行数据仿真,分析和验证了这几种典型滤波算法各项性能的差别。     

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。     

基于相关滤波和卷积神经网络的目标跟踪算法

在目标跟踪系统中,获得目标的良好表征是确定目标跟踪性能的关键,因此提出一种基于相关滤波和卷积神经网络的目标跟踪算法;该算法首先在各视频场景内预先选定可清晰区分目标外观的参考区域块用以构造训练样本,并构建了两路不完全对称但权值共享的卷积神经网络;该卷积神经网络使得参考区域外目标的输出特征尽可能与参考区域内目标的输出特征相似,以便于获得参考区域内目标的良好表征,并在其中一路加入了相关滤波模块,实现了卷积网络与相关滤波的结合;实验结果验证了该算法的可行性。     

粒子数自适应的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法时间复杂度高的问题,引入一种在滤波过程中粒子数可以根据过程噪声方差大小进行调整的自适应粒子滤波算法,即KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保证一定滤波精度的前提下,可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,从而减小滤波时间,提高滤波效率.此外,分析了该算法中距离阈值和小区域阈值的选取与参与滤波粒子数的关系及其对算法性能的影响.仿真实验对分析结果进行了验证.     

基于自适应α-β滤波的目标跟踪算法研究

由于雷达对目标角度测量精度低,而红外传感器角度测量精度高,所以引入红外角度数据用以修正融合航迹点的方位角。建立了自适应α-β滤波的数据关联快速算法模型。进行了模拟战场实际目标的仿真试验。仿真结果表明该算法充分利用了红外与雷达的互补性,达到了降低目标航迹的方位角和俯仰角跟踪误差的目的,使航迹状态估计更加精确。     

基于粒子滤波和Mean-shift的自适应目标跟踪方法

目标跟踪技术一直是计算机视觉的核心内容。本文结合粒子滤波与Mean-shift跟踪方法,提出了一种新的自适应目标跟踪方法,通过利用粒子滤波获取目标的初始位置,进而采用Mean-shift跟踪方法,实现目标跟踪的准确定位,同时,通过抑制背景特征分布,更新目标特征分布,从而在跟踪过程中自适应调整目标的模板表示。实验结果表明了本文提出方法的有效性。     

一种邻帧匹配与卡尔曼滤波相结合的多目标跟踪算法

传统目标跟踪算法很难在户外视频中进行行人实时跟踪及人流量统计,针对该问题,提出一种联合邻帧匹配与卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法。该算法首先以方向梯度直方图(HOG)为特征的自适应推进(Adaboost)分类器进行行人人头检测,进而采用卡尔曼滤波进行行人轨迹预测,并应用邻帧匹配算法对该目标运动轨迹进行校正。在邻帧匹配法中,本文新颖的将跟踪过程中的目标匹配问题转化为基于匈牙利算法的指派问题。因邻帧匹配法能更好地区分不同待匹配目标的特征,较传统跟踪算法,能更好的避免误匹配、漏匹配等问题,提高了目标跟踪的准确率,实验证明,该监控系统准确率高,且能满足扶梯监控系统应用场景下的鲁棒性、实时性要求。     

基于视觉显著性特征的自适应目标跟踪

为解决运动目标跟踪过程中候选目标信息描述单一的问题, 提出一种基于视觉显著性特征融合的自适应目标跟踪算法。提取目标颜色、颜色的变化、强度和运动信息构建目标四元数模型, 采用相位谱重建算法检测目标的显著图(Saliency Map), 并根据特征相似度大小自适应调整权值, 融合视觉显著性特征和颜色特征实现目标跟踪。实验结果表明, 该算法能有效克服部分遮挡和背景融合干扰, 从而实现复杂背景下目标的准确跟踪。     

基于全相位算法的自适应滤波算法

为减小实时信号的自适应处理时间,改善系统性能,在全相位数据空间概念的基础上,提出一种全相位自适应信号处理方法,并通过仿真对该算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能分析．在对该算法和经典的自适应算法在不同原始信号、不同噪声干扰的情况下进行了性能对比之后,提出了该算法的改进方案来改进输入信噪比小于0时的性能．结果表明,改进方案的输出误差性能达到甚至优于理想状态下的经典自适应算法, 从而验证了该算法及其改进方案的可行性和优越性．     

融合SURF特征的压缩追踪算法

针对压缩追踪(Compressive Tracking,CT)算法在目标追踪中易受遮挡和扭曲变形干扰问题,结合该算法简单容易执行的追踪机制,提出一种融合SURF(Speeded-up robust features)和压缩特征的鲁棒性目标追踪算法。新算法有两方面的改进:一是在自适应更新目标外观模型的基础上,增加防止误更新外观模型机制,解决追踪过程中严重遮挡和扭曲变形问题;二是通过SURF特征点在前后两帧中的匹配关系,求解追踪目标尺寸变化,自适应调整目标模板大小。通过仿真实验表明:改进后的算法在公开的某些图像序列上的追踪效果良好,与CT算法及改进的CT算法相比正确性和鲁棒性上性能更优越。     

基于熵权法的过滤式特征选择算法

互信息过滤式特征选择算法往往仅局限于互信息这一度量标准.为规避采取单一的互信息标准的局限性,在互信息的基础上引入基于距离度量的算法RReliefF,从而得出更好的过滤式准则.将RReliefF用于分类任务,度量特征与标签的相关性;应用最大互信息系数(maximal information coefficient,MIC)度量特征与特征之间的冗余性、特征与标签的相关性;最后,应用熵权法为MIC和RReliefF进行客观赋权,提出了基于熵权法的过滤式特征选择算法(filtering feature selection algorithm based on entropy weight method, FFSBEWM).在13个数据集上进行对比实验,结果表明,FFSBEWM所选择的特征子集的平均分类准确率和最高分类准确率均优于其他对比算法.     

基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法

个性化推荐系统是电子商务系统的一个重要研究内容,计算顾客之间的相似性或顾客聚类是产生良好推荐的关键．通过分析个性化推荐的应用特征,即顾客评分数据稀疏及其影响；在开放的电子商务环境中,新顾客不断加入和顾客偏好的迁移,使顾客簇不断发生变化,提出了一种基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法,对高堆稀疏的样本进行动态聚类．它具有下列特点：①在自组织特征映射聚类中,引入抑制函数,使其能够适应顾客评分数据的稀疏性；②设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的动态变化．通过实验分析,表明该算法能够适应顾客评分数据稀疏和顾客聚类的动态变化特征,从而提高推荐质量．     

基于上下文感知的自适应目标跟踪算法

为了更好地在复杂环境下跟踪到目标的运动轨迹,提出一种基于上下文感知的自适应目标跟踪算法.在满足实时性和精度的情况下,利用相关滤波联合全局上下文进行背景训练,利用目标及其上下文区域,实现协同跟踪.通过卡尔曼滤波估计出目标的运动方向,并在训练滤波器时将目标运动方向上的背景信息作为先验信息,降低非运动方向上背景样本的权重,增...     

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     

一种自适应颜色特征的目标识别与跟踪法

文中提出了一种自适应颜色特征的目标识别和跟踪方法,该方法结合图像颜色特征和形态特征对图像进行处理.首先依据颜色特征对帧图像进行初步处理,利用图像数学形态学的运算特点,对初步处理的结果进行修正补偿.在识别跟踪过程中,作为识别依据的颜色特征会根据目标颜色特征的改变自适应地进行更新.在类人足球机器人比赛中取得了比较理想的识别跟踪效果,应用证明该方法可以提高视觉子系统的实时性和精确性.