嵌入粒子滤波中的AdaBoost跟踪器

为了在复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素干扰的情况下鲁棒地跟踪视频序列中感兴趣的运动目标,提出一种新的将分类器融合到跟踪器中的算法。该算法将级联的AdaBoost分类器中每个弱分类器、每层强分类器集成到粒子滤波的观测模型中。同时,结合Fisher线性判别函数在线地选择有鉴别能力的弱分类器用于更好地估计跟踪目标的状态。在不同场景和不同目标的跟踪实验中,提出的算法准确地跟踪到感兴趣的目标。实验结果表明:该算法可以有效地克服复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素的干扰,同时可以跟踪目标的快速尺度变化和深度旋转。     

一种融合深度信息的视频目标压缩跟踪算法

针对复杂环境下单一特征在跟踪过程中易造成准确率下降和鲁棒性差的问题,提出一种融合深度信息的视频目标压缩跟踪算法。利用压缩感知理论分别提取目标灰度图像和对应深度图像的正负样本压缩特征,通过特征训练弱分类器,利用马氏距离赋予弱分类器权值,加权组合为强分类器,实现目标的多特征融合,视目标跟踪为一个二分类问题,确定目标跟踪结果。使用由粗到细的搜索策略减小计算复杂度。实验结果表明,该算法跟踪目标平均中心位置误差为9. 95像素,平均成功帧率可达96%,算法保持实时性的同时对视频目标运动遭遇的部分遮挡、姿态变化、光照变化以及相似物干扰等情况下的跟踪均具有较好的效果。     

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题,提出了一种改进的目标跟踪算法。该算法利用跟踪目标的颜色特征和运动边缘特征来表示目标。在粒子滤波的框架下融合特征信息从而进行目标跟踪,能够有效地避免单一颜色特征在跟踪过程中受到相似背景、遮挡等问题的干扰。通过与基于单一颜色特征跟踪实验误差数据的分析,实验结果表明该算法在复杂背景以及目标遮挡等情况下能达到较好的目标跟踪效果,实现目标的准确跟踪。     

基于前景策略和场景信息的目标跟踪系统

为解决目标跟踪算法中的某些难点问题,提出以Mean-shift算法为基础,基于高斯混合模型(GMM)前景分割和场景信息的MGSI方法.该方法基于运动预测和前景分割为目标跟踪提供感兴趣区域(ROI),解决了跟踪目标与背景相似情况下目标识别中的误报问题.同时,通过场景信息的预先设定来获取某些先验知识,如屏蔽区域的划分、区域中目标模板更新的频率、遮挡类型的预判等,并根据先验知识来调整跟踪策略,一定程度上解决了遮挡问题.实验证明,基于MGSI方法的目标跟踪系统在一定程度上解决了光照变化、背景干扰、模板更新、遮挡等传统跟踪系统中存在的问题,有效提高了跟踪的准确率.     

一种改进的Mean Shift目标跟踪算法——针对视频对象部分遮挡和光照变化

针对经典的Mean Shift算法在目标部分遮挡或者场景光照变化时容易出现跟踪目标丢失的问题,文章运用一种基于分块权重的方法处理目标部分遮挡问题,每一部分的权重系数由来自不同的块和背景颜色信息共同决定.为了适应场景光照的变化,提出快速并且稳定的更新机制.实验分析,该方法可实现快速有效的跟踪.     

复杂环境下运动摄像机稳定跟踪运动目标算法

在复杂环境中,运动摄像机跟踪运动目标是一项相当困难的工作。在基于目标颜色特征的Mean Shift跟踪算法中,引入感兴趣区域（ROI,Region of Interest）,减少背景干扰及降低计算消耗。提出基于目标强度和目标面积的目标危机判别函数,对强干扰、遮挡情况进行识别;采用直方图维数和量化等级数自适应选取策略解决强干扰,采用子区域搜索选优策略解决目标遮挡和重新捕获的问题。为使被跟踪目标锁定在摄像机视野中央区域,采用基于速度调节的闭环控制模型,驱动PTZ摄像机,跟踪运动目标。实验结果表明,算法对背景干扰和遮挡具有较强的适应性,摄像机可以平滑稳健地跟踪快速运动目标,而且系统计算代价小,完全达到了实时的运行速度。     

在线增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法

为了避免传统的跟踪算法对视频中遮挡、尺度变化、光照变化等现象的跟踪性能下降,提出一种基于L1范数约束和在线增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法.首先将L1范数引入IOPNMF子空间重构,使得学习到的新的基于部分的目标表示能够容忍不同的噪声干扰;同时,对正交投影系数进行L1范数约束,并采用循环操作求解IOPNMF子空间向量,保证算法能够处理动态的视频流以获得鲁棒的目标跟踪;最后,将跟踪目标表示为IOPNMF基向量的线性组合,并在观测模型中引入部分遮挡因素,有选择地对IOPNMF子空间进行更新.采用MATLAB实现本算法,并在8种具有遮挡、光照变化、尺度变化、运动模糊、背景杂乱等影响跟踪性能因素的视频上与其他6种算法进行对比试验.试验结果表明,新算法具有最低的平均中心点误差4.3像素,最高的平均覆盖率0.84,能够实现鲁棒稳定的跟踪.     

基于CNN的粒子滤波目标跟踪算法研究

针对复杂场景下目标跟踪算法存在的跟踪目标丢失漂移等问题,提出一种粒子滤波框架下基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的目标跟踪算法.该算法采用CNN提取跟踪目标的高层语义特征,并引入离线训练方式,提高训练效率以及特征提取的泛化能力;利用粒子滤波算法框架,实现目标运动状态的有效估计;同时采用长时与短时两种更新策略,并引入困难样本挖掘的在线训练方式,以适应目标外观变化与背景干扰等复杂情况.仿真实验结果表明本文算法能有效适应遮挡、光照、剧烈运动等场景.与多个当前的跟踪算法在公开测试样本下进行了结果比较和分析,验证了本算法在解决跟踪目标丢失漂移等问题上的有效性.      

自适应的免疫粒子滤波车辆跟踪算法

针对真实场景中的车辆跟踪问题, 提出一种改进的粒子滤波车辆跟踪算法. 通过免疫重采样框架减少粒子退化, 保证粒子滤波的有效性, 并参照人工免疫算法的思想建立记忆库, 使算法可较长时间地跟踪目标; 利用背景权重直方图和分块判别机制减少因遮挡导致的跟踪偏离, 同时在运动模型和抗体变异过程中加入自适应学习参数, 提高算法的鲁棒性. 实验结果表明, 在光照变化、 运动突变、 目标遮挡等不同条件下, 该算法具有稳定跟踪的能力, 验证了算法的有效性.     

基于加权背景感知框架的相关滤波视觉跟踪算法

为了解决场景中可能发生的运动模糊、快速移动、尺度变化、光照变化、目标遮挡、复杂背景等场景变化问题,融入背景感知可以有效地提高视觉跟踪算法的鲁棒性.提出了基于加权背景感知框架的相关滤波(WBACF)视觉跟踪算法.根据背景中不同区域与跟踪目标运动相似度的大小,赋予背景区域不同的权值,计算权值矩阵,从而训练相关滤波器.通过在...     

一种基于维度约减的快速人脸检测方法

针对视频监控中的高维度和复杂环境的困难,文章提出一种基于主成份分析与Adaboost的视频人脸检测算法．该方法先使用PCA方法对特征空间进行降维,并以PCA特征建立误分率最小化弱分类器,最后使用Adaboost算法提升弱分类器性能,将所有已训练的弱分类器联合成一个强分类器．实验证明,在正面人脸样本和具有复杂表情变化的人脸测试集上,该方法可以得到很好的检测结果．     

Learning Multi Labels from Single Label——An Extreme Weak Label Learning Algorithm

This paper presents a novel algorithm for an extreme form of weak label learning, in which only one of all relevant labels is given for each training sample. Using genetic algorithm, all of the labels in the training set are optimally divided into several non-overlapping groups to maximize the label distinguishability in every group. Multiple classifiers are trained separately and ensembled for label predictions. Experimental results show significant improvement over previous weak label learning algorithms.     

移动机器人部分遮挡条件下多部件行人跟踪算法

针对复杂街道环境中的交通标志与公共设施对行人造成不同程度的遮挡而致使移动机器人跟踪目标失败,提出一种多部件粒子滤波器行人跟踪方法,引入弹簧弹力负载决策,降低单一跟踪器的错误风险,增强部分遮挡条件下的视觉目标跟踪鲁棒性。仿真分析表明,该算法能够在行人部分遮挡时呈现较好跟踪效果,降低街道复杂背景环境对跟踪的影响,为后续移动机器人视觉目标避障等应用提供支撑。     

基于最小费用流建模的目标跟踪器研究与仿真

针对目标跟踪中的物体遮挡、光照影响、杂波扰动等问题,设计一种基于最小费用流建模的跟踪器。该跟踪器把整数规划与最小费用流模型相结合,将目标跟踪问题转变为可解的线性规划问题。与其他同类型跟踪器相比,该跟踪器具有更好的跟踪准确性。实验结果表明：运用最小费用流模型的跟踪器可以对复杂环境下的多个目标进行稳定跟踪,提升了跟踪的鲁棒性。     

隐马尔科夫测量场在区域跟踪中的应用

为了提高复杂背景下视频对象跟踪的有效性和鲁棒性,提出了一种基于隐马尔科夫（HMMF）模型与特征一空间联合分布的视频序列对象跟踪算法,其特点是将视频序列的对象跟踪问题描述为将当前帧分割为跟踪区域和非跟踪区域的动态图像分割问题．基于HMMF模型,将最优标记场估计问题转化为连续函数最优化问题．同时,将跟踪区域和背景区域的特征-空间联合概率分布作为贝叶斯估计中的条件分布,并且引入了改进的快速高斯变换来高效地估算分布函数．实验表明,这些技术使得跟踪算法对区域的局部形变和遮挡具有很高的鲁棒性,且具有较高的效率．     

基于小波变换特征提取的支持向量机心搏分类研究

在对心电信号进行离散小波变换并提取优化特征组合的基础上,利用标准算法(l-a-r算法)和二叉树算法分别构建支持向量机分类器实现心电图的分类,对不同小波下提取不同维特征向量构建的分类器性能进行比较,同时对取自MIT-BIH数据库的4类心电图(正常心搏、左束支传导阻滞心搏、右束支传导阻滞心搏和起搏心搏)进行分类.结果表明,采用标准算法对db2小波下8维特征向量训练的支持向量机分类器分类性能最优,总体分类正确率达98.770/0.     

电磁跟踪器在立体投影虚拟环境中的注册

提出一种6自由度电磁方位跟踪器在墙幕式立体投影虚拟环境中的注册方式. 将跟踪传感器以一定姿态置于空间中已知点处,根据其在虚拟环境屏幕坐标系和电磁跟踪系统坐标系中的方位输出值,确定两坐标系之间的变换矩阵,实现跟踪器的注册,从而可实时将跟踪传感器的方位输出值转化为在屏幕坐标系中的方位值,实现了虚实世界的融合. 实验结果证明,该注册方式简单、可行,注册偏差在10mm内,精度满足基于自然交互的多感知虚拟现实系统操作要求.     

基于局部二元模式算子的人脸性别分类方法

提出了两种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)算子的人脸性别分类方法:级联LBP方法和boosting LBP方法.前一种方法遵循从局部到整体的级联策略,使用LBP算子对由小波分解得到的细节图像进行特征提取,以达到扩充特征提取范围和增强所提取特征的有效性的目的,随后采用自适应加权机制对人脸图像的各个分块赋以不同的权值.后一种方法采用可变尺寸的子窗口对人脸图像进行扫描,在扫描所得的每个子窗口中,使用LBP算子对该子窗口提取LBP直方图.计算样本图像的LBP直方图和模板的LBP直方图之间的度量,并由此构建弱分类器集.利用Adaboost算法选取最有效的若干个弱分类器集组合成为强分类器.进行了三个基于LBP算子的人脸性别分类实验,实验所使用的训练集和测试集皆选自FERET人脸数据库.实验结果证明:LBP算子能有效地从人脸图像中提取出针对人脸性别分类的特征,并可以达到人脸性别分类的目的.所提出的两种基于LBP算子的方法可以有效的解决传统LBP方法所存在的特征提取范围有限、加权机制客观性不足等问题.     

高精度鲁棒的座舱头部姿态跟踪器研究

针对复杂座舱环境设计了一个由inside-out(IO)光学跟踪器和outside-in(OI)光学跟踪器组成的新型座舱头部跟踪器.提出一种新颖的混合跟踪算法,利用扩展卡尔曼滤波器和融合滤波器融合座舱跟踪器中IO跟踪器和OI跟踪器的姿态信息,建立了实验装置验证提出的姿态融合算法.初步实验结果显示,与单一IO或OI跟踪器相比,该混合跟踪算法能够使座舱头部跟踪器获得更精确、更稳定、更鲁棒的位置方向信息.验证了所设计的座舱头部姿态跟踪器的结构合理性和所提出的混合跟踪算法的有效性.