基于双直方图自适应选择的目标跟踪算法*

针对传统的均值漂移算法,加入了梯度方向直方图及其与颜色直方图的自适应选择,提高了均值漂移算法在复杂场景中目标跟踪的鲁棒性。传统的均值漂移算法往往选择固定的一个颜色直方图对目标进行跟踪,当目标自身或者跟踪场景发生变化时,容易跟踪失败。通过分析被跟踪目标在当前场景中与目标模板在颜色以及梯度方向上的相似性并设定阈值,从而选择并使用当前有效的目标特征,实现复杂变化场景下的目标跟踪。一系列不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的可靠性。     

基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法

为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.     

一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法

针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细化各像素对准确描述目标的重要程度,从而提高目标模板的分辨能力。结合颜色与纹理特征进行目标跟踪,构建基于目标和目标背景区域的特征自适应融合机制,使BWMMS算法能够根据跟踪场景变化自适应调整颜色与纹理特征的权值。实验结果表明,与MS算法、HRBW算法相比,该算法对环境变化的适应性较好,能取得更鲁棒的跟踪结果,且跟踪成功率高达94.84%。     

基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法

融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在...     

多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪

针对军事伪装目标在运动过程中存在与背景分布十分相似或遮挡等强干扰情况下的跟踪问题,提出了一种基于自适应多特征融合的均值漂移算法优化的粒子滤波跟踪算法。利用背景加权后的联合直方图表述目标灰度和梯度方向信息,根据前一帧目标特征的可信度自动调节双方的权重,在粒子滤波算法的框架下,利用改进后的均值漂移算法使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,并设计了特征融合的观测模型,以提高跟踪算法的场景适应能力。实验结果表明,该算法可实现对与背景相似的军事伪装目标的稳定跟踪,对目标的严重遮挡具有很好的鲁棒性。     

基于多准则特征融合的自适应跟踪算法

针对现有基于多特征融合的跟踪算法在复杂环境下跟踪准确度不高,且大部分采用单一判定方式来实现多特征融合的问题,提出了一种综合判定的自适应多特征融合跟踪方法。首先引入局部背景信息加强对目标的描述,然后在多特征融合过程中利用多种判定准则计算特征权值,最后在均值漂移框架下完成对目标的跟踪。在各种场景下的实验结果比较表明:该融合算法比单种判定融合有更好的稳定性和鲁棒性,有效地提高了复杂环境下跟踪准确性。     

基于颜色-纹理特征的目标跟踪

针对传统的基于颜色特征目标跟踪算法在一些复杂场景中存在的跟踪不稳定性,提出一种基于颜色 纹理特征的目标跟踪算法;在传统的基于颜色Mean shift的目标跟踪算法中加入纹理特征,在提取目标颜色特征的同时提取目标的纹理特征,并且采取串接原则,在搜索目标新位置时仍然沿用传统的基于颜色的均值漂移跟踪算法,但在每一次迭代过程搜寻目标最佳的位置点即特征相似最大的区域时,利用纹理特征来实现,并且采用八邻域搜索法（候选区域周围扩大八个大小相等的区域）来解决部分遮挡的问题。通过对比实验表明,该算法在复杂场景中表现出的实时性和鲁棒性较好。关键词：     

基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法

利用单一特征在复杂环境下进行目标跟踪容易导致跟踪失败。针对该问题,提出基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波的总体框架下,通过嵌入均值漂移聚类算法产生更逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和结构特征作为观测模型来表示目标,利用融合后的信息计算粒子的权值,并在跟踪过程中不断更新,以减小跟踪偏差。实验结果表明,与基于颜色与结构的跟踪算法相比,该算法在使用相同粒子数目时鲁棒性更高,而且粒子的平均权重得到了提高,重采样次数明显减少,即使在粒子数目较少的情况下也能实现稳定跟踪。     

基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法

针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题,提出一种改进的背景加权Mean Shift(均值漂移)跟踪算法,在目标颜色直方图中加入纹理特征,并将局部背景信息引入目标特征直方图中,以排除复杂背景的影响。实验证明,本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效,且拥有不错的运行效率。     

综合颜色与梯度方向特征的粒子滤波跟踪

针对标准粒子滤波跟踪在复杂环境和光照变化下的缺陷,提出了融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法,以克服单一颜色特征跟踪鲁棒性不高的问题。设计了特征融合的粒子重要性评判模型,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善。同时通过目标模式自适应更新模型,提高了算法对复杂变化的自适应能力。实验表明,所提算法能比较可靠地实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征的均值漂移目标跟踪算法

针对以颜色特征建立概率模型的Mean Shift目标跟踪算法在光线变化时存在的缺陷,提出了一种融合 改进型纹理特征与HSV颜色特征的Mean Shift目标跟踪算法。首先,设计一种具有抗光性能的自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征算子,该算子利用Kirsch算子的8个方向模板所求的差值,并采用LBP模板均值作为自适应阈值,再按照旋转不变LBP原理提取局部纹理特征;其次,利用不同特征相似性系数间的关系作为加权准则来构建新的权重;最后,将其嵌入到Mean Shift算法中以实现目标跟踪。对比实验结果表明,本算法在光线变化场景中也具有良好的目标跟踪特性,广泛适用于光照变化和姿态变化等复杂场景下的目标跟踪领域。     

一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。     

基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法

针对mean shift跟踪方法中存在的光照变化不稳定问题,提出了基于梯度特征与彩色特征相融合的mean shift跟踪方法。首先分别提取目标的梯度特征和彩色特征,利用多尺度的相似度计算方法进行特征的匹配,然后通过最大化相似度对目标进行跟踪。通过物体和人体等运动目标的跟踪,验证了改进的跟踪算法在光照变化情况下的鲁棒性优于原有的算法,显著降低了跟踪位置误差。     

基于双特征的多模块目标跟踪算法

针对运动目标在受到严重遮挡时难以被精确跟踪的问题,提出一种融合颜色和LBP (local binary pattern)纹理特征的多模块跟踪算法.综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进行量化分析,选取了能够最大程度区分前景目标和背景的颜色空间特征,并结合LBP纹理特征建立概率分布直方图.利用卡尔曼滤波器预测均值漂移算法的初始迭代位置.引入相似度因子来定义新的遮挡判决准则,自适应采用多模块模型进行跟踪.仿真实验结果表明了该算法的有效性.     

均值漂移目标跟踪的两级窗宽更新算法

目标尺度发生较大变化时,固定窗宽的均值漂移(Mean shift)目标跟踪算法不能进行有效跟踪。为此,提出一种两级更新的自适应窗宽计算方法。采用Mean shift跟踪算法对目标中心进行初次定位,并确定窗宽的大小,设置感兴趣区域,结合已建立的背景模型,在感兴趣区域内利用背景减除技术二次确定目标的中心及窗宽大小,通过比较2次目标区域与目标模型之间的Bhattacharyya系数,选择系数较大的区域作为最终跟踪窗口。实验结果表明,该方法能够对尺度变化明显的运动目标自适应确定跟踪窗宽,并减小传统Mean shift跟踪方法背景目标颜色对目标特征提取的影响。     

基于多特征融合的粒子滤波视频跟踪算法

将颜色特征和边缘特征融合在粒子滤波跟踪框架中,并在原有跟踪算法的基础上提出改进算法,加入许多优化机制,包括利用HSV颜色模型对目标颜色特征进行核密度无参估计,使用更符合目标实际运动特性的动态模型以及利用均值偏移聚类粒子等。同时,在边缘特征匹配中引入均值偏移,通过加入边缘预处理过程,使各粒子权值的分布更加符合实际情况。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和实时性。     

基于改进的均值漂移算法的目标跟踪

提出了一种基于目标颜色特征的改进的均值漂移算法，对符合颜色模板的目标点不论其在直方图中的概率大小，都赋予相同的最大权值，使目标最大限度地成为密度极值区，以克服干扰影响，并提出了一种分块检测遮挡算法，遮挡期间不更新颜色模板，以保证遮挡后恢复准确的跟踪。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于多特征融合的均值偏移视频目标跟踪算法

为了有效地实现复杂环境下视频目标跟踪，在分析了基于颜色分布的均值偏移跟踪算法的基础上，提出了一种联合空间信息的改进均值偏移算法，此算法是将目标空间位置预测与均值偏移算法定位结果通过加权得到最终目标位置，实验表明，改进算法将目标颜色分布与目标空间运动信息相结合，保证了跟踪效果的稳定性和鲁棒性．     

一种改进的运动目标跟踪算法

为了有效地解决目标颜色与背景颜色区分度较低而引起的目标定位不准确的问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法。该算法利用Harris-mean shift跟踪算法进行目标搜索,然后根据目标已知位置信息采用最小二乘法得到目标在下一帧中的位置,最终实现目标跟踪。实验证明该算法能够有效地提高跟踪的准确性和实时性。