一种基于运动目标检测的视觉车辆跟踪方法

针对复杂交通场景中动态光照变化、阴影和遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于运动目标检测的高效、鲁棒的车辆跟踪方法. 采用自适应背景建模获取动态场景中的运动信息,通过阴影去除获得准确的运动区域,并针对场景中的遮挡问题提出了相应的遮挡检测与处理策略,最后通过区域匹配获得跟踪结果,同时使用Kalman滤波器建立车辆的运动模型,对跟踪结果进行了约束和优化. 实验结果表明,提出的视觉车辆跟踪方法可以在复杂多变的室外场景下有效地解决场景中的阴影和遮挡问题,得到鲁棒的车辆跟踪结果.      

基于小区域匹配的运动人体跟踪

为解决在复杂场景(光照变化、物体移动,增减以及遮挡等干扰)下运动人体跟踪的难题,提出了一种新的跟踪方法.该方法通过背景减除提取人体目标的多个小区域,利用模糊推理评价出它们在相邻两帧间的匹配可靠度;通过跟踪各个可靠度高的小区域,并对可靠度低的小区域进行邻域搜索、位置纠正和估计,完成整个人体目标的跟踪.实验结果表明,该方法能解决遮挡和其他物体的干扰,并能适应光照等环境因素的变化.     

基于实时手势识别与跟踪的人机交互实现

为了实现对手势目标的自动识别和连续跟踪,提出了一种手势识别与跟踪算法。首先,通过离线训练手势目标检测器来实现手势目标的自动识别。接着,通过改进的Shi-Tomisi算法,在目标区域提取可靠稳定的特征点。然后,通过KLT跟踪器对特征点进行跟踪。当特征点跟踪成功时,通过求解仿射变换矩阵确定手势目标的新位置;当目标出现遮挡和大尺度旋转时,特征点丢失,此时在KLT跟踪器中加入卡尔曼滤波器来预测手势目标的位置,实现对手势目标的连续跟踪。同时对手势目标可能存在的区域进行估计,缩小检测器的检测范围,提高检测速度。最后,将算法应用于人机交互系统中,实现了机器人的远程控制。实验结果显示,算法在简单背景下的跟踪正确率为99.54%,复杂背景下的跟踪正确率为98.24%。实验结果表明,算法能够快速准确地对手势目标进行检测和跟踪,满足了实时性、连续性以及抗干扰能力强等要求,对于旋转及遮挡均具有较强的鲁棒性,为实现基于手势控制的人机交互提供了一种有效方法。     

人机交互中的人体目标跟踪算法

针对机器人在与人交互过程中对指定人体目标的跟踪容易受到周围其他人体干扰的问题,提出了一种人机交互中的人体目标跟踪算法.将所有干扰区域看作候选目标,通过建立基于重叠率的粒子分布模型,确保粒子集可以通过均值偏移收敛到所有的候选目标,并减少粒子数量.以权重距离总误差和目标尺寸作为聚类条件,将粒子划分到相应的候选目标粒子集中,最后选择最优的候选目标作为跟踪结果.实验结果表明:该算法能够避免周围相似物体的干扰并准确跟踪目标,具有较好的鲁棒性和实时性.     

基于GVF-Snake的运动目标跟踪

为了使GVF-Snake具备快速跟踪运动目标的能力,提出采用帧差运动补偿和GVF-Snake结合的跟踪算法.采用二次帧差法对视频图像进行处理,自动得到初始轮廓解决GVF-Snake模型初始轮廓确定的问题.对于输入视频图像在每一次迭代中重新计算整幅图像的GVF场时间消耗大的现象,采用分块计算,减少了计算量,使GVF-Snake跟踪达到接近实时的要求.在遮挡方面,采用前一帧差运动补偿的方法.实验表明,此跟踪算法具有较好的性能.     

基于运动平台的运动目标检测与跟踪

为了实现大视场智能监控,本文提出了一种基于运动平台的运动目标检测与跟踪方法.在相邻帧之间通过块匹配进行运动补偿,采用三帧差分法分割出运动目标.当运动目标正常运动时跟踪其形心;当运动目标被遮档时,根据卡尔曼滤波器预测的形心跟踪目标.其中,对于块匹配,采用边缘点作为匹配块的中心点并根据摄像机的运动方向确定搜索范围,使处理速度提高了38.6%.另外,比较得出最小二乘法对运动目标运动状态突然改变时拟合效果差,因此采用卡尔曼滤波器进行预测.实验证明,本算法适应环境变化的能力强,而且平均每秒处理37.6帧,达到实时处理要求.     

尺度自适应的抗遮挡目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中的尺度变化、易被遮挡及跟踪漂移等问题,提出一种跟踪检测一体化的算法,改进算法在最小输出均方误差和（MOSSE）的基础上增加尺度变化更新机制,通过相关计算推算目标的最新位置和最佳尺寸,并融合了判断遮挡、模板自适应更新机制.通过对Benchmark上51个测试视频集跟踪实验分析,结果表明本文算法在尺度自适应以及抗遮挡方面优于传统算法.      

基于单目序列图像的运动目标跟踪

对于视频监控图像中运动目标位置的检测,现有的定位跟踪系统主要采用双目或结构光立体视觉技术,存在系统设计复杂、检测速度慢等缺点.有鉴于此,文中将地面约束引入到单目视觉监控中,提出了一种单目序列图像运动目标跟踪方法.该方法利用摄像机安装信息和几何成像原理,结合非线性补偿,推导出单目不对称非线性成像的地面运动目标实际位置计算公式.通过搭建室内监控测试平台,在序列图像中进行了寻找步行者足印位置的实验,结果验证了文中方法的有效性.     

一种基于WordNet和Corpus Statistics的语义相似性计算方法

提出一种新的基于WordNet和文本集语义参数IC的计算方法,通过综合考虑概念在WordNet中语义信息以及数据集中的概率信息,即概念的自信息,同时利用新的参数考虑概念对在WordNet中的共享信息,设计了一种通用的概念语义相似性计算方法,该方法简化了传统语义相似性算法,并解决了语义相似性计算领域的相关问题,可以应用在信息抽取、信息检索、文档分类及本体学习中.领域通用的数据集RB数据实验结果表明,该方法在计算语义相似度问题上有效。     

基于SURF的目标跟踪算法

为了改善运动目标在跟踪中的实时性问题,提出了一种基于SURF算子的目标跟踪算法。通过对SURF特征点集进行描述快速确定目标位置,实验表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。同时针对目标运动过程中短时间的遮挡问题,提出了一种目标遮挡检测机制,为目标遮挡的处理提供了一种途径。     

一种抗遮挡的运动目标跟踪算法

针对当前目标跟踪算法受环境干扰大、抗遮挡能力差等不足,设计一种抗遮挡的运动目标跟踪算法.首先分析经典运动目标跟踪算法——均值漂移算法的局限性,然后从目标候选特征中选择对跟踪贡献最大的显著特征,并采用自适应的模板更新策略提高运动目标精度.仿真实验结果表明,该算法能对运动目标进行准确、实时跟踪,加快了运动目标跟踪速度,且对遮挡目标具有良好的鲁棒性,可获得更理想的运动目标跟踪结果.     

基于语义距离的模糊信息分类方法

介绍了信息表极大必要属性组的概念。并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。     

基于背景差分和粒子滤波的运动目标跟踪算法

针对粒子滤波算法在复杂环境下粒子数量显著增加导致跟踪实时性下降的问题,提出一种将背景差分引入到粒子滤波算法中的新算法.利用背景差分对图像处理后得到检测结果,将分布在已被检测为前景像素点上的粒子定义为重要性粒子,增大了其权值.实验结果表明,该算法能使用较少的粒子实现较好的跟踪,提高了跟踪的实时性.     

基于卡尔曼滤波器的运动目标检测与跟踪

针对摄像机静止的情况,提出了一种可运用于实时监控中的运动目标检测与跟踪的方法．采用更新函数实现背景实时更新,通过差分算法检测运动目标．在跟踪模块中,提出建立帧间目标“关系矩阵”实现多个运动目标匹配,并采用卡尔曼滤波器预测目标参数,在运动目标相互遮挡的情况下,根据预测参数跟踪目标,获得目标轨迹．通过多个图像序列测试,算法具有良好的实时性和适应环境变化的能力．     

基于Kinect的运动目标跟踪与三维测量

首先利用微软Kinect的图像传感器获得RGB图像,并且利用CamShift算法实时跟踪一个选中的目标物体,然后获得该目标物体的质心,最后将该质心映射到Kinect深度传感器获得的深度图像中,从而实时得到该运动目标质心的三维坐标.实验结果表明,在目标与背景的色彩空间有一定偏差的情况下,该方法能够实时跟踪目标物体并获得目标物体质心的三维坐标.     

一种基于语义特征的快速人脸检索方法

运用数字图像处理技术、人脸模式识别技术与传统的数据库检索技术,融合基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两者技术优势为一体,避开了在图像之间进行的繁琐匹配处理过程;以200人为待测样本进行检索实验,正确检索出来的为155人,完全匹配的为125人,系统的识别率为75.55％,平均检索时间小于0.1 s;实验证明,这种方法具有很强的鲁棒性,使用此方法所建立的语义人脸图像检索系统,具有快速、高效、实用的特点.     

基于Mean Shift算法跟踪视频中运动目标

针对Mean Shift算法在视频中跟踪目标与背景的像素差值不明显时跟踪效果不佳,提出了Mean Shift改进算法.实验表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,计算量小,可以满足实时性要求高的场合.     

Kalman滤波的人体运动位置跟踪算法

基于视频的人体运动跟踪是当前计算机视觉研究的热点 ,具有广泛的应用领域 .文中提出一种基于 Kalman滤波的跟踪算法 .合理使用自适应背景颜色模型 ,能够准确地对人体运动位置进行跟踪 .     

基于语义转换的语义标注方法

提出了一种支持用户在网上的浏览活动的语义标注方法.该方法从语义上同类型的标注信息中提取特征,通过获取标注信息以建立用户意图模型,再利用概率判断识别用户意图;语义转换后得到的信息可以和其它的或被评估的用户意图进行比较;最后利用启发式函数量化具体用户意图和信息的相似度,以达到用户在浏览语义异构网络信息空间时获取相关信息的目的.     

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。