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1.
针对视频中运动目标的准确跟踪问题,提出了一种改进的颜色直方图特征和SURF特征的粒子滤波跟踪算法。采用SURF算法提取特征点,利用分层迭代的KLT算法对特征点进行稳定跟踪。将SURF特征与改进的视觉显著性颜色特征进行乘性融合,作为粒子滤波的观测概率。针对跟踪过程中SURF匹配数下降和不稳定的现象,设计了SURF特征模板集的更新策略。与传统特征的跟踪进行多组对比实验,其结果证明了该方法对光照和遮挡具有很好的鲁棒性,对目标跟踪的准确率更高。 相似文献
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《图学学报》2017,(3)
为解决运动目标稳定跟踪与实时性要求,提出一种背景抑制下多重滤波(BSMF)跟踪算法,对跟踪目标的中心点计算、动态模板学习和变尺度问题进行研究。首先,以目标为中心的跟踪区域的RGB图像映射为11维颜色,提取目标主要颜色的描述向量,生成抑制背景的权值矩阵;然后与跟踪区域灰度图的对应点相乘,用相关滤波方法计算抑制背景后的跟踪区域目标中心位置;最后将定位的目标区域进行金字塔滤波计算,得到尺度变化系数。该算法采用动态的匹配模板学习策略,降低各种干扰因素混入匹配模板内,在树莓派3代板嵌入式系统中,平均可达17帧/秒的跟踪速度,且比同级别复杂度跟踪算法具有更稳定的跟踪性能。 相似文献
3.
提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。 相似文献
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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。 相似文献
5.
传统的粒子滤波算法利用目标的颜色特征对粒子权值进行更新,当背景与目标的颜色分布相似或者目标被遮挡时,易发生误跟踪。尺度不变特征具有较高的独特性,但是仅使用SIFT特征不足以对小目标进行描述。针对这两种情况,提出一种利用SIFT特征和颜色特征建立目标模型,结合粒子滤波实现目标跟踪的新方法。为了防止目标模板的误更新,根据当前帧跟踪结果与SIFT目标模板中特征点的匹配数目决定是否对颜色目标模板进行更新。实验结果表明,当目标被遮挡或者位于有相似颜色的杂乱背景时,提出的方法能有效提高跟踪的精确度。 相似文献
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甘斌斌 《单片机与嵌入式系统应用》2018,(6):42-46
针对由于CamShift算法跟踪特征单一引起的对颜色相似目标或背景的干扰和对目标遮挡情况较敏感的问题,提出了一种基于改进CamShift融合局部特征匹配的无人机目标跟踪算法.首先,采用基于 H分量和LBP二维模板的改进CamShift目标跟踪算法以提高对相似目标干扰的鲁棒性;其次,在能保证目标跟踪的实时性要求的前提下,融合局部特征匹配算法中的BRISK匹配算法,可有效改善CamShift对颜色相似目标或背景的干扰的敏感性,同时增强对目标遮挡鲁棒性.实验结果表明,该改进算法通过颜色特征和局部特征的共同定位目标,实现了目标的准确跟踪. 相似文献
7.
为有效解决头部跟踪鲁棒性较差的问题,利用头部的多种观测信息通过DS证据理论进行融合跟踪。
在粒子滤波的总体框架下,嵌入MeanShift算法产生更加逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和人体头部椭圆轮廓的最大梯度距离测度(DMG)作为观测模型,有效避免了单一颜色特征在光照突变、姿态变化、距离较远以及背景相似情况下的跟踪稳定性较差的问题。实验表明该方法对于复杂条件下的人体头部跟踪问题具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对相关滤波跟踪中目标在剧烈形变时会发生滤波模板漂移,以及在复杂场景中目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪算法。在跟踪过程中,通过超像素分割提取背景模板来稀疏重构目标颜色相关,构建目标颜色模型得到跟踪检测分数,将该检测分数与相关滤波检测分数进行融合,根据融合响应,利用峰值旁瓣比调整模板更新速度来解决遮挡下的更新策略问题,同时利用中心先验图对存在误差的稀疏重构图进行修正,使得该目标跟踪框架能适应形变、光照等复杂变化。实验表明,该算法在准确性和鲁棒性方面要优于其他算法。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
针对传统单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法,容易受到背景颜色、光照、目标形变的影响而造成目标跟踪的偏离和丢失的问题,提出结合HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪算法。该算法利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点,通过加权方法结合颜色特征来提高跟踪算法的精确性和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法比传统单一颜色特征的粒子滤波算法具有更好的鲁棒性和精确性。 相似文献
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为获得对烟支的高精度识别与计数,通过对烟丝颜色的实验和分析得到烟丝颜色的分布特性,在此基础上分别构造基于HSI颜色空间和RGB颜色空间的烟丝颜色模型,并利用RGB颜色空间中对应的特征向量分割烟支的内部与外部区域.根据烟支图像的特征构造烟支模板,给出基于该模板的烟支识别与计数的算法.该方法通过搜索匹配对分割出的目标区域是否为烟支进行识别与判定.实验结果表明,该算法的识别精度高,能适应一定范围的光学环境变化,鲁棒性得到增强. 相似文献
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提出了一种基于肤色和模板匹配的彩色图像人眼定位方法。首先利用YCbCr空间的肤色模型粗定位可能的人脸区域,然后在候选人脸区域用平均眼模板作基于金字塔结构的模板匹配定位眼睛。实验结果表明该方法在复杂背景下极大地提高了眼睛定位速度和精确度,具有较好的光照鲁棒性。 相似文献