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...     

一种基于算法融合的运动目标跟踪算法

为了提高目标跟踪算法在复杂环境下的稳健性,提出了一种将基于颜色特征的均值漂移算法和SURF(Speeded UpRobust Features)特征匹配算法相融合的目标跟踪方法。该算法首先采用颜色特征和SURF特征分别描述目标模板,利用均值漂移算法快速估计目标局部最优解。但仅采用单一颜色特征来估计目标位置,跟踪误差逐渐累积;采用SURF算法精确估算目标位置和尺度,及时修正累积误差。最后根据相似性度量Bhattacharyya系数选择较优的结果作为当前帧跟踪结果,且更新目标模板。实验结果表明,算法在目标发生较大形变、尺度变化、周边具有表观相似目标时具有很强的稳健性,且满足跟踪实时性要求。     

一种长宽比自适应变化的目标尺度估计算法

针对视觉跟踪中由于尺度变化、遮挡等复杂场景造成的跟踪失败问题,提出一种尺度长宽比自适应变化的目标尺度估计算法.该算法采用35×35个尺度因子来实现对目标的长宽比估计,为了降低运算量,通过分层尺度估计对二维尺度采样因子进行选择,既确定了目标的最佳尺度,又提高了算法的运行速度;为了进一步提高跟踪算法的鲁棒性,使用相邻两帧之间响应向量的欧式距离作为评判模板是否更新的标准.将尺度估计和模板更新模块引入到目前3种性能出色的相关滤波算法DSST、HCF和OSA中,进行仿真验证.实验结果表明,与原始算法相比,引入模块的新算法在跟踪成功率和精度上均有显著提高,在OTB100数据集上,成功率与3种原始算法相比,分别提高了1.3％、1.4％ 和1.4％,精度分别提高了1.2％、1.3％ 和1.0％,尤其在尺度变化、目标遮挡等复杂场景下具有明显的优势.     

一种基于超像素的局部判别式跟踪算法

针对目标在复杂环境下容易受到外界干扰而发生漂移的问题,提出了一种基于超像素的局部判别式跟踪方法.首先,对视频序列前10帧的目标区域进行分割,得到超像素,并利用kmeans方法对其进行聚类以构造初始字典;其次,通过训练样本集来训练线性分类器;然后,为了减少目标发生漂移的可能性,将初始训练的分类器与更新后的分类器线性加权之和定义为似然函数;最后,在粒子滤波的框架下,将似然函数值最大的粒子作为跟踪的结果,每运行U帧更新一次字典和分类器参数,以捕获目标表观的变化.仿真结果表明,所提算法在目标发生遮挡、光照变化的复杂环境下仍然能够跟踪目标.     

基于似然函数的自适应Singer模型滤波算法

Singer模型滤波算法可以对机动目标进行有效跟踪,但其模型参数的确定依赖于先验知识,且一旦确定,将在滤波过程中不再变化.因此,当事先确定的参数与目标机动不匹配时,跟踪精度会变得比较差.针对模型参数失配时,传统Singer模型不能有效跟踪机动目标的问题,提出一种自适应Singer模型滤波算法.在滤波过程中,构造多模型的模型似然函数,并随着滤波过程实时计算模型似然函数,根据似然函数的变化,自适应调整Singer模型加速度参数.仿真表明,该算法能够有效跟踪目标不同的机动情况,滤波效果较固定参数的Singer模型算法和离散自适应Singer模型算法更优.     

改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

一种面向船舶智能航行的海上目标实时跟踪算法

海上目标感知的准确性和实时性是实现船舶智能航行的前提和基础.为了满足以上要求,将有效卷积算子(ECO)引入海上船舶目标跟踪中.该算法以相关滤波为基础,响应最大值之处为目标船舶中心所在位置.获得中心位置之后,采用尺度滤波方法估计出船舶目标的最佳尺度,从而完成对目标当前帧的跟踪.利用因式分解卷积的方式分解卷积,降低数据维度,减少计算时间;采用高斯混合模型将样本分成不同类别,降低训练集样本冗余度;采用稀疏更新策略更新样本模型,防止过拟合问题.选取海洋环境下船舶不同运动场景作为实验样本,与几种常用跟踪算法对比,验证了ECO算法在海上船舶目标跟踪上的准确性和实时性.     

基于快速尺度估计的核相关滤波 目标跟踪

为了解决传统基于核相关滤波器（KCF）的跟踪算法难以有效处理目标尺度变化的难题,本文提出了一种新的融合快速准确估计目标尺度变化的核相关滤波跟踪算法。该方法首先利用目标尺度变化的连续性对目标的尺寸变化进行粗略估计,得到目标尺度变化的粗略值;然后进一步对目标尺度的更多可能变化进行精确搜索,提升目标尺度估计的准确性。在公开的复杂场景视频进行测试,比较了本文方法和原始KCF算法的实验效果,并且将本文算法和经典跟踪算法进行了比较,实验结果表明本文提出的目标跟踪算法更准确鲁棒。     

空间自回归模型中系数变量及误差项的贝叶斯估计

文章基于长三角地区26个城市10年间的空间面板数据,通过建立空间自回归模型,针对似然函数的复杂情况,分别采用马尔科夫链蒙特卡洛方法和近似贝叶斯计算进行贝叶斯推断。数值结果表明,服务业集聚度以及固定资产投资对于地区生产总值影响最大。通过比较两类方法的估计结果发现:马尔科夫链蒙特卡洛方法虽依赖于似然的核函数,对于先验超参数的设定更为敏感,且要求控制采样样本的自相关性,但可以高效地估计参数;而近似贝叶斯计算方法能够避免求解似然函数,对先验超参数的设定更稳固,同时也能有效地估计参数。     

IPNet:帧间预测校验的多域卷积神经网络目标跟踪算法

针对现有卷积神经网络分类预测MDNet算法在线更新机制容易将错误样本引入网络模型,导致跟踪算法失效的问题,提出一种基于帧间预测校验的MDNet目标跟踪改进算法IPNet。该算法运用视频压缩领域的帧间预测方法和聚类算法,在前一帧目标跟踪位置的基础上,计算前后连续两帧中目标的相似度,估计出目标下一帧可能出现的候选区域,实现目标位置预测,达到校验跟踪结果的目的。IPNet算法能有效减少更新样本导致的跟踪失效问题,改善了在目标旋转、快速运动以及背景混杂等情况下的跟踪效果,提升了算法的跟踪性能。     

因式分解卷积运算的多尺度目标跟踪算法

针对因受到尺度变化、光照变化、形状变化以及相似目标等因素的干扰,目标跟踪过程出现漂移或算法过拟合现象等问题,提出了一种基于因式分解卷积运算的多尺度卷积运算.采用含有类似anchors机制的深度检测模型SSD,提取不同宽高比尺寸的特征减少漂移情况的出现,利用紧凑的样本集生成模型和优秀的更新策略等优点有效地解决了过拟合问题.结合ECO算法中的因式分解法提高在光照变化、尺度变化、遮挡以及背景杂波等方面跟踪效果.实验结果表明:该目标跟踪算法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪成功率.研究结论可以提高目标跟踪算法的精确性、实时性.     

基于多模型与滚动时域估计的机动目标跟踪算法

针对受限于已知物理约束的机动目标,提出了一种目标跟踪算法。针对机动目标的不同运动模式,采用多模型组合的方法进行了近似;针对目标的已知物理约束,采用滚动时域估计方法进行处理,并将其作为状态估计的先验信息来提高估计精度;最终通过设计多模型结构的状态估计演化方程、改进滚动时域估计的误差协方差矩阵更新公式,给出了一种多模型结构与滚动时域估计相结合的机动目标跟踪算法。仿真结果表明:该算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)、交互式多模型(IMM)算法相比,可以对具有物理约束的机动目标进行更好的跟踪。     

基于交通视频序列的多运动目标跟踪算法

针对智能交通领域对自适应多运动目标跟踪的广泛需求,提出一种新型的基于交通视频序列的多目标跟踪算法。通过Marr小波概率核函数生成静态背景,并结合当前帧在B/RDWT(Binary/redundant discrete wavelet transforms)域进行多运动目标识别,同时采用边缘阴影剔除算法去除阴影的干扰。运动跟踪采用SI_P(SIFT-particle)粒子滤波算法,并结合改进的均值漂移(mean-shift)法获得运动目标的准确跟踪窗口。采用队列链表法记录多运动目标之间的数据关联,在提高识别准确率的同时降低运算的复杂度。算法采用VC++6.0实现,通过实际道路测试,研究结果表明:SI_P粒子滤波算法与传统算法相比,平均时耗只多0.15s,跟踪窗口尺度可自适应变化,并且该算法对于多运动目标识别跟踪具有更优越的实时性和抗遮挡性。     

帧差法和Mean-shift相结合的运动目标自动检测与跟踪

传统的Mean-shift算法简单快速,但存在半自动跟踪缺陷,在起始帧需要手动确定搜索窗口来选择目标,且核窗宽固定不变,不能实时地适应目标尺寸大小变化,容易跟丢目标。接合帧差法,首先通过帧差法检测目标,并获取目标窗口和中心,再结合Mean-shift跟踪,并通过设定ρ^(y)相对改变量r来确定目标模板是否需要重新获取,实现Mean-shift算法全自动跟踪,并能适应目标尺寸大小改变的情况。实验表明,该方法跟踪准确,实时性高。     

基于特征学习与特征记忆模板更新机制的粒子滤波跟踪

目标运动的多样性以及背景环境的复杂性是影响目标跟踪鲁棒性的主要原因.受背景颜色、光照以及姿态尺度变化等因素的影响,目标模板更新精度不高、目标跟踪鲁棒性差.针对此类问题,提出了一种基于特征学习与特征记忆的模板更新机制,通过构建目标模板库,保存丰富的运动目标信息,采用粒子滤波跟踪算法,将候选模板与模板库中的目标信息进行匹配,确定目标状态实现跟踪.实验结果表明,该算法以更丰富的目标信息进行跟踪,比传统目标模板更新策略的粒子滤波算法具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.     

改进的核相关自适应目标跟踪算法及其实验验证

为了解决目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器;其次利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计;最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡;在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%;且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

GPU加速的高超声速目标双通道IMM跟踪算法

提出一种改进的双通道交互多模型(IMM)算法,使用x和y维残差的边缘分布独立表征预测误差的似然函数,使滤波模型在不同维度与目标运动中分别匹配.首先分析了残差-似然函数-模型概率更新之间的映射关系,证明算法的可行性和有效性,然后引入图形处理器(GPU)并行运算平台,设计了通道级-模型级嵌入式并行方案,提高算法的实时性.仿真表明:相比于传统基于CPU平台下的IMM算法,该算法预测误差与真实噪声似然分布契合度更高、实时性更强、跟踪误差更小.     

基于多特征融合的尺度自适应KCF目标跟踪算法

首先,对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法进行了详细推导;然后,针对KCF算法提取单一特征,不能很好地表达目标的外观模型,提出将多种特征融合的方法,增加外观模型的可区分性.同时针对KCF算法不能自适应尺度变化的问题,引入一种尺度自适应变化方法.还对于KCF算法的固定更新率在目标被遮挡的情况下会学习到错误信息的问题,提出一种在线模型更新因子的方法;最后,通过实验对比结果表明,本文提出的算法跟踪精度更高,且对目标尺度发生较大变化和遮挡情况下的跟踪具有较强的鲁棒性.     

基于特征分组的在线目标跟踪算法

在线目标跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于特征分组的在线目标跟踪算法.首先,利用像素点在多帧的方差对模板库中的目标模板进行特征分组.然后,利用主要特征图像和次要特征图像学习投影矩阵P,对样本进行投影.最后,利用最小误差法得出当前帧的跟踪结果.与其他典型算法相比,该算法对目标的异常变化具有很强的鲁棒性.     

基于帧选择和极大似然估计的自适应光学图像多帧联合去卷积算法

为提高自适应光学(AO)图像的空间分辨率,提出一种基于帧选择和极大似然估计的AO图像多帧联合去卷积算法.该算法基于极大似然估计,根据图像的高斯噪声模型建立多帧AO图像的联合对数似然函数.首先对观测的多帧AO图像进行帧选择,遴选高质量的降质图像;然后结合观测条件和AO系统特性,推导点扩散函数估计模型;最后建立迭代求解公式,得到多帧AO图像联合去卷积方法.实验结果表明,与基于期望值最大化的Richardson-Lucy算法(Richardson-Lucy EM算法)和基于合并惩罚函数的自适应应图像复原算法(CPF-Adaptive算法)相比,该算法的峰值信噪比分别提高9%和5%,Laplace梯度模分别提高11%和8%,且得到了较清晰的目标图像.