视频序列中基于特征匹配的目标跟踪方法

视频序列中运动目标的跟踪是智能视频监控领域中的一项重要问题,目标跟踪就是建立视频序列的不同帧中目标的对应关系.针对现有方法目标特征信息考虑不足的缺陷,提出一种基于特征匹配的目标跟踪方法.实验结果表明,所提方法在实时性的前提下,可以实现运动目标的准确跟踪.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

视频序列中基于特征匹配的目标跟踪方法

视频序列中运动目标的跟踪是智能视频监控领域中的一项重要问题,目标跟踪就是建立视频序列的不同帧中目标的对应关系。针对现有方法目标特征信息考虑不足的缺陷,提出一种基于特征匹配的目标跟踪方法。实验结果表明,所提方法在实时性的前提下,可以实现运动目标的准确跟踪。     

实时视频监控系统中运动目标检测和跟踪的一种实用方法

针对目前信息发展的要求，讨论了视频序列中运动目标检测和跟踪的一些方法，并在视频监控系统的具体应用环境中，提出了运动目标的适时检测和跟踪的一种适用方法，同时给出了相应的实验结果．结果表明，本文方法是比较实用的，能满足实时视频监控系统的要求．     

基于尺度自适应和跟踪框自转的视频目标跟踪

在高空运动变焦摄像机视频监控目标的自动识别跟踪中,跟踪目标背景、跟踪目标尺寸和跟踪目标相对背景运动的方位角都在实时变化,为解决常规Mean Shift目标跟踪算法在面临上述快速变化时容易出现的目标跟踪丢失问题,在Mean Shift目标跟踪算法的基础上,考虑跟踪目标的变尺度、长宽比和方位角等因素,提出了改进的基于尺度自适应和自转跟踪框策略的视频目标跟踪算法,实际场景下的实验结果表明:该算法具有较好的准确性和实时性,满足视频目标实时跟踪的应用需求。     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

一种基于位移概率矩阵的目标跟踪方法

针对非刚体目标跟踪问题,提出了一种采用快速块运动估计算法SSC-APDS计算位移概率矩阵的新方法.由SSC-APDS首先计算出可能位移的误差和(SAE)曲面,并据此形成位移概率矩阵.在此基础上,采用一个基于位移概率矩阵的时间滤波器来完成对目标特征块的运动分析.最后根据各特征块的运动情况,得到目标的整体运动.实验证明该跟踪方法不仅具有很好的鲁棒性,且计算效率高,在以视频网格为平台的视频监控系统中跟踪效果好.     

一种视频对象提取与跟踪的新方法

针对视频对象的分割问题，提出了一种新的视频对象提取与跟踪方法．首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割，再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差，在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域，组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象．然后使用双向投影的方法在后续帧中快速准确地跟踪视频对象，前向投影用来定位视频对象和简化分割计算，后向投影则用来确定每个分割的区域是否属于跟踪的视频对象．对MPEG-4测试序列的实验结果表明，本方法具有良好的分割性能．     

一种飞行目标跟踪方法

提出一种以单一飞行目标的质心为特征点的运动目标跟踪方法，对于产生的图像序列，计算每一帧图像中飞行目标的质心，并在坐标系中记录其位置，采用最小二乘法拟合实现对目标的跟踪。最后给出了实验结果，从实验结果可以看出，该算法对目标的跟踪和预测效果良好。     

体育场景中的视觉目标跟踪研究进展

目标跟踪是计算机视觉中构建复杂运动分析系统的关键任务之一。体育运动比赛因其趣味性深受广大观众喜爱,对体育视频中的运动目标进行跟踪在赛后复盘、技术提升、教育教学以及媒体传播上都有着广阔的应用前景。近年基于深度学习的体育视频跟踪技术取得了显著进展。本文首先介绍了体育视频中目标跟踪研究背景,给出了基于深度学习的体育目标跟踪的定义与分类。其次分别从球类目标跟踪、单摄像机运动员跟踪以及多摄像机多运动员跟踪三个方面总结了体育视频中目标跟踪的研究现状,提炼出统一的算法流程并对其进行技术分析和总结。最后讨论了体育视频中视觉目标跟踪存在的挑战和未来发展方向。     

基于MPEG—2视频流的目标跟踪快速算法

提出了一种新的目标跟踪算法 .对于输入的一组由静止摄像机捕获的 MPEG- 2视频流 ,该算法不需对其进行解码即可对场景中的运动物体直接进行目标跟踪 .MPEG- 2码流中的直流 ( DC)系数和运动矢量在目标跟踪算法中作为运动物体的特征被直接使用 .实验表明 ,该算法针对MPEG- 2视频流进行的目标跟踪具有实时性 ,也排除了复杂背景中的局部变化对跟踪结果产生的影响 .     

相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法

提出了一种相机运动状态下的实时运动目标跟踪算法。根据运动目标对光流结果的影响对特征点进行筛选;利用光流法对相机的全局运动进行估计;根据全局运动估计的结果对粒子滤波的运动方程进行修正,选取颜色直方图作为目标的特征模型,实现对移动目标的跟踪。实验结果表明,在相机运动的状态下,能够准确快速跟踪运动目标,可以达到实时性要求,具有非常好的鲁棒性。     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪 

针对复杂水下环境中声探测传感器获得的运动目标信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了基于声探测传感器特点的高斯粒子滤波水下目标跟踪方法.基于粒子滤波理论,采用一阶自回归模型作为运动目标状态转移的依据,设计了由目标区域的面积特征和不变矩特征相融合的观测模型,解决了目标跟踪中的粒子权值的选取问题,克服了传统粒子滤波重采样问题,提高了复杂环境下目标跟踪结果的准确率.展示了应用高斯粒子滤波实现水下目标跟踪的过程.试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和实时性,是复杂水下环境中目标跟踪的一种高效可行的新方法.     

一种基于目标定位的背景建模与视觉跟踪方法

提出一种基于目标定位的背景建模方法,通过对视频序列中运动目标的位置进行预估,将前景点与背景点初步分离,进而构建背景模型,有效避免了传统时间平均法构造背景时产生的前景目标与背景混合的现象.实验结果表明,该方法无需预先存储背景图像即可实现场景中运动目标的提取与跟踪,弥补了传统背景差法需要事先提供背景帧以及对背景变化缺乏适应性的缺陷.     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.