背景加权的多特征融合目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪导致多数跟踪算法鲁棒性差的原因,提出一种背景加权的多特征融合目标跟踪算法。在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,同时利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将背景加权直方图和空间直方图相结合,并且引入特征不确定性度量,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与传统融合算法相比,提出的算法具有更强的鲁棒性,同时提高了跟踪精度。该算法在目标表示和跟踪性能上都有很大的提高。     

基于颜色和边缘特征自适应融合的人脸跟踪算法

针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方法计算粒子集权重.这种自适应融合方法,有效地增强了人脸跟踪的可靠性.实验结果表明,在视频人脸存在类肤色以及光照变化等复杂背景下,该方法改善了跟踪效果并且具有较强的鲁棒性.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.     

一种多线索融合的均值偏移跟踪算法

针对传统基于的均值偏移(Mean Shift,MS)跟踪算法不能对运动目标准确跟踪的缺点,提出了一种融合多视觉线索的MS跟踪算法.首先根据目标在前一帧的估计位置,将目标搜索区域划分为目标区域和背景区域,其次在区域划分的基础上定义了一种新的颜色、运动线索直方图模型,能有效地抑制目标相邻背景的混乱干扰,最后基于MS理论框架提出了一种融合目标颜色、运动线索的跟踪算法,其颜色、运动线索可在跟踪过程中互补.实验表明,在目标快速运动、姿态发生较大变化或被遮挡的情况下,算法能够获得更为准确、鲁棒的跟踪结果.     

基于色彩相关直方图和粒子滤波的目标跟踪

为了提高视频运动目标跟踪的准确性,特别是为了提高在运动目标与背景颜色相近的情况下,或者目标发生了旋转或部分遮挡情况下的跟踪效果,提出一种基于色彩相关直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将...     

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。     

一种自适应融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法

针对传统的粒子滤波通常采用单一的特征信息,会导致跟踪精度低、鲁棒性差等问题,提出一种自适应融合颜色特征和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法.首先提取出能够描述目标的颜色和梯度方向特征,并分别采用空间核函数加权颜色直方图和梯度方向直方图对特征进行描述,然后在跟踪过程采用民主融合策略,根据两个特征在跟踪时的可靠性,自适应的调节各自权重,最后采用融合后特征来对目标进行建模和跟踪.实验结果表明,算法能够很好地处理目标尺度缩放、旋转、光照变化等复杂环境下的跟踪问题.     

基于积分直方图分块的MeanShift跟踪算法

该文提出了一种新的基于积分直方图分块的MeanShift运动目标跟踪算法,采用积分图分块作为目标描述算子,融合了颜色直方图和空间信息,有效地解决了原始MeanShift跟踪算法仅仅利用了颜色信息,而造成颜色相似运动目标之间的误匹配,大量的试验结果表明,该文提出的方法,即使在复杂的场景中,也能够鲁棒准确地实现运动目标的定位并跟踪.     

基于特征融合的均值偏移目标跟踪算法

均值偏移目标跟踪方法采用颜色直方图对所选择的目标区域进行建模,由于颜色直方图是一种对目标特征比较弱的描述,当有遮挡等干扰因素时,算法效果欠佳,为了有效解决均值偏移目标跟踪算法不足而导致目标定位不准的问题,提出了将颜色特征中融入像素点空间位置特征的算法来实现目标跟踪.实验表明该算法能较好地适应复杂背景视频序列,改进了传统均值偏移算法的不足,提高了算法的鲁棒性和准确性.     

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。