带宽自适应的MeanShift目标跟踪算法

针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法中核函数带宽缺乏良好自适应调整的缺点,提出了自适应调整核函数带宽的Mean Shift目标跟踪算法.该算法首先采用核函数计算目标颜色特征值的概率密度,在视频当前帧目标的最优位置区域由目标颜色特征概率投影生成目标概率密度分布图;然后根据概率密度零阶矩值调整下一帧跟踪窗口...     

基于ICLBP的多特征自适应加权融合目标跟踪算法

针对Mean Shift跟踪算法中使用单一的特征对目标进行描述而导致跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出了一种多特征融合的目标跟踪算法.该算法选取HSV颜色特征和ICLBP纹理特征,建立目标模型的概率密度.根据目标区域确定背景区域,计算不同特征对目标和背景的区分性度量值,并以此设定和更新特征融合权值.使用特征融合权值系数建立...     

基于在线分级特征选择机制的目标跟踪算法

为了提高在复杂背景、光照突变等因素干扰下视频序列目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种新的基于在线目标特征选择机制的跟踪算法。利用目标颜色信息和梯度方向直方图构造目标特征空间,用G auss混合模型对目标特征集建模,分级选择机制在目标特征集中依据最大化信噪比准则选择最优的特征子集,生成概率权重图像。利用概率权重图像构造观测似然函数,在粒子滤波的框架下,实现目标的跟踪。实验结果表明:该算法可以有效地克服目标旋转、背景复杂、光照突变等因素的干扰。     

基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法

在目标尺寸和颜色发生变化时,传统均值漂移法因目标模型单一和核窗口大小方向固定而导致目标丢失.为此,文中提出一种基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法,首先利用目标的颜色、轮廓和运动特征构建目标模型,得到颜色、边缘和运动直方图分布;然后将颜色和边缘的直方图反向投影生成二维概率密度分布,利用运动信息修正颜色和边缘概率分布;并根据各特征所占权重,运用自适应融合法得到目标特征关联概率分布;最后利用关联概率密度的零阶矩值调整下一帧跟踪窗口尺寸,结合均值漂移跟踪框架,实现常态下目标跟踪.实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的准确性,能实现复杂交通场景下的行人跟踪.     

基于在线分级特征选择机制的目标跟踪算法

为了提高在复杂背景、光照突变等因素干扰下视频序列目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种新的基于在线目标特征选择机制的跟踪算法。利用目标颜色信息和梯度方向直方图构造目标特征空间,用Gauss混合模型对目标特征集建模,分级选择机制在目标特征集中依据最大化信噪比准则选择最优的特征子集,生成概率权重图像。利用概率权重图像构造观测似然函数,在粒子滤波的框架下,实现目标的跟踪。实验结果表明:该算法可以有效地克服目标旋转、背景复杂、光照突变等因素的干扰。     

一种改进的颜色粒子滤波目标跟踪算法

为实现运动目标精确跟踪,克服跟踪过程中目标的非线性运动以及由目标形变、遮挡和光照等因素带来的影响,本文提出了一种改进的颜色粒子滤波方法. 算法从提高目标模型描述能力入手,首先对直方图加权函数进行了改进,使模型对区域特征描述更加合理;然后针对颜色直方图特征对光照明敏感、易受环境干扰等缺点,将目标由颜色特征空间映射到对光照稳定、抗几何失真能力强的局部熵特征空间,构建了颜色局部熵观测模型;同时设计了目标模板的自适应更新策略,当目标受到严重干扰的时候动态调节粒子数目. 实验结果表明相比传统的颜色粒子滤波算法,本文算法具有更好的鲁棒性,能够在存在遮挡、光照变化、非线性运动等情况下实现稳定跟踪.      

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.     

基于多特征融合的目标跟踪算法

针对单一特征的目标跟踪算法鲁棒性较差的情况,利用目标的多种观测信息通过D-S证据理论进行融合跟踪.在粒子滤波的总体框架下,嵌入Mean-Shift算法产生更加逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和运动边缘特征作为观测模型,有效地避免了单一颜色特征在光照突变、姿态变化以及背景相似情况下的跟踪稳定性较差的问题.实验表明,该...     

多特征自适应融合的CamShift算法与ROS跟随小车实现

针对传统的具有色彩特征的CamShift算法可以在弱干扰场景中实现良好的跟随,但在光线明显变化或相似颜色干扰的复杂场景中跟踪性能较差的劣势,采用颜色、纹理和边缘特征进行自适应融合的方法来提高算法的抗干扰能力,并通过目标框的尺寸限定和概率密度图的修正进一步提高算法在复杂场景下跟随的稳定性.分别使用机器人操作系统(robot oper-ating system,ROS)跟随小车对优化后的改进算法进行验证,结果证明了该改进算法在光线明显变化或相似颜色干扰的复杂场景下相比于传统的算法具有更高的鲁棒性、跟随精度以及良好的跟随性能.     

多特征博弈的目标跟踪算法

针对视觉目标跟踪领域中,采用单一特征的跟踪算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于博弈论思想的多特征融合目标跟踪算法。在Mean Shift视觉跟踪框架下,将目标的颜色特征和运动特征作为两个博弈者,通过寻求二者博弈的纳什均衡,使不同特征对跟踪结果的贡献达到最佳平衡,进而更好地体现特征融合的优势。实验结果表明,该算法对目标剧烈运动、遮挡和背景多运动物干扰有较强的鲁棒性。通过基于博弈论的多特征融合方式在传统Mean Shift算法的基础上提出新算法,算法具有较好的跟踪性能。     

基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

一种组合核函数的自适应目标跟踪算法

分析了传统Mean Shift跟踪算法在外观模型对光照变化敏感以及外观模型更新上容易积累误差等缺点,结合了传统Mean Shift 跟踪算法计算速度快和易于组合的优点,设计了两种不同外观建模的Mean Shift跟踪算法。第一种Mean Shift跟踪算法采用传统的RGB颜色模型提取外观模型,第二种采用对光照变化不敏感的非色彩与梯度信息提取外观模型。结合这两种跟踪算法,通过这两种跟踪算法跟踪的目标进行加权得到的目标位置,以及根据协同更新的原理对这两种跟踪器的外观模板进行更新。这样不仅使得跟踪准确率得到了一定的提高,而且对外观变化的适应能力也大大的提高。     

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.     

基于Camshift和Kalman滤波的仿人机器人手势跟踪

对仿人机器人MIR-1的双目视觉系统实现实时手势跟踪.通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的肤色概率分布图像,基于Camshift算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用Kalman滤波预测手心位置,有效地解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡等问题.在仿人机器人MIR-1上完成的手势跟踪实验,验证了此方法的实用性和有效性.     

基于极线约束SIFT特征和粒子滤波的目标跟踪算法

针对采用颜色或边缘等特征的目标跟踪算法所存在的跟踪效果不稳定的问题,提出了一种基于极线约束尺度不变特征变换(SIFT)和粒子滤波的目标跟踪方法.该方法采用SIFT特征向量构建目标模型,引入极线约束改善目标匹配精度,采用粒子滤波算法获得SIFT特征向量的候选目标模型,利用似然函数计算目标模型与候选目标模型间的相似性.实验结果表明,该方法可解决目标与背景颜色相似时的跟踪失败问题,且对目标外形与位姿发生变化具有较好的适应能力.     

基于Mean Shift的视频图像检测与跟踪

在复杂背景的视频图像中,实时、准确、连续、长距离的跟踪以人为对象的目标,是一件很困难的任务。人体对象在跟踪目标图像位置的变化时,一直随着姿态的变化而改变,因此这是一个非常典型的非刚体目标,对这类目标采用简单的模板匹配的方法进行目标跟踪,无法达到准确的跟踪。均值漂移（Mean Shift）是现今最受欢迎的对象跟踪方法之一,广泛的运用于人脸的跟踪,文章提出了一种基于均值漂移算法的复杂背景视频图像检测与跟踪算法。在运动目标跟踪中,提出了以直方图为模式特征,以均值漂移算法为核心算法的目标跟踪算法,通过实验表明该跟踪算法能对候选目标进行运动检测,完成实时跟踪,同时有效抑制了局部遮挡、背景混乱等,过滤了伪目标,保证了跟踪的可靠性。     

基于稳像技术的飞艇监控视频目标追踪

一般的目标追踪算法提取目标的颜色或轮廓特征,在图像区域内使用匹配算法完成对目标的追踪。由于飞艇容易受到气流影响,艇载相机平移误差会造成目标在视频的相邻帧间运动距离过大,传统目标追踪算法容易陷入到局部最优解而造成目标跟错或者丢失。该文提出了一种基于视频稳像的追踪方法,使用基于运动估计和混合滤波算法,首先处理视频使之平滑稳定,在此基础上利用人机交互选择目标并应用基于MeanShift的算法实现追踪。比较本文提出的算法和一般算法在飞艇视频目标追踪中的效果,结果表明:该方法在目标追踪中具有更高的准确率,同时满足实时性要求。实验证明了本文提出算法可以准确有效地处理飞艇视频目标跟踪问题。     

一种改进的Mean Shift跟踪算法

在复杂背景的图像中,用直方图作为目标的特征模板,依据颜色分布进行匹配,具有较好的稳定性.Mean Shift算法是计算最优解的一个高精度算法,能在良好的目标初始化的前提下跟踪到无遮掩的目标.但其新目标由手工标定,特征模板计算量很大,且容易丢失遮掩情况下的目标,所以对Mean Shift算法进行了四处改进.改进后的算法能够准确地初始化、并快速精确地跟踪目标.     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。