自适应模板更新的鲁棒目标跟踪算法*

针对受复杂背景、光照以及目标尺度变化等因素的影响,目标模板更新精度不高,导致跟踪算法鲁棒性差的问题,提出了一种基于深度特征和模板更新的自适应粒子滤波目标跟踪方法。首先对跟踪目标进行仿射变换;然后构造一个12层的卷积神经网络来提取跟踪目标及其仿射变换的深度特征得到目标模板和候选模板,并以此构建候选模板库;其次采用粒子滤波算法跟踪目标,将预测结果与候选模板库中的模板进行匹配,确定新的目标模板并自适应更新候选模板库。实验结果表明,该算法在遮挡、光照、尺度变化、目标旋转和复杂背景的恶劣条件下仍能稳定地跟踪目标,与其他7种先进算法在18组测试视频中进行比较,具有更高的目标跟踪精度和更强的鲁棒性。     

基于子空间和直方图的多记忆自适应相关滤波目标跟踪算法

为了增强相关滤波算法(CF)在目标遮挡或背景干扰情况下跟踪的鲁棒性,提出基于子空间和直方图的多记忆自适应相关滤波目标跟踪算法.首先,针对CF使用的模板单一无法应对不同时期相邻帧目标表现的差异,提出利用随机更新策略学习多个目标模板,应对不同时期的目标变化.然后,针对不同的更新模板得到多个候选目标,利用子空间学习上一帧的表示系数,综合判断候选目标的准确性.同时,因为CF与子空间表示均利用模板判断跟踪结果,对背景杂乱等情况判断容易造成偏差,所以引入颜色直方图,利用统计特征作为独立的判断依据,增强算法对候选目标判断结果的准确性.在标准视频集上的实验表明,文中算法具备一定的抗遮挡及抗背景干扰能力.     

融合背景权重直方图的目标跟踪

目的 考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足.方法 结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS.第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响.结果 在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,显示本文算法的跟踪精度最高.同时本文算法也具有良好的实时性.结论 本文算法在融合CBWH的MS基础上,加入两层KF框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性.     

融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪

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。     

融合相关粒子滤波目标跟踪算法

相关滤波算法因其优越的高效性和鲁棒性被广泛应用于目标跟踪领域,但是该算法无法很好地处理目标遮挡和尺度变化等问题。针对该现象,提出了一种融合相关粒子滤波目标跟踪算法,该算法采用多个相关滤波器,学习到更多目标信息和背景信息,提高了目标与背景辨识度,并且引进了粒子滤波随机采样策略,在目标离开遮挡物时能够快速捕捉到目标。在尺度估计中引入了多尺度因子,对定位到的目标进行多尺度缩放,选用与滤波器响应值最大区域对应的尺度因子作为缩放比例,从而对目标进行尺度更新;粒子滤波算法随着粒子数目的增加,其计算量也随着增加,针对该问题,提出了基于粒子繁衍的重采样算法,在跟踪效率上做了提升。对提出的算法进行了三部分对比实验,实验结果验证了提出算法在处理目标遮挡和尺度变化问题上的有效性。     

一种基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法

针对核相关滤波算法(KCF)难以处理目标遮挡、旋转、快速移动等问题,本文在KCF的基础上提出了一种基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法。首先,对密集采样后的样本建立多个特征模型,通过岭回归分类器对不同特征模型进行训练得到相应的滤波模板,然后,在频域中求其最大响应,分配各个特征模型权重系数。最后引入一个遮挡判断机制,实现抗遮挡处理,以获得更为精确的目标位置。实验结果表明:改进后的算法能较好的满足视频跟踪的实时性要求,具有良好的鲁棒性和精确性。     

融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然后采用核相关滤波跟踪算法获得2个特征下的响应集合,并对所得到的集合进行加权融合得到最终的目标位置;最后使用贝叶斯统计通过最大化后验的方式估计最佳目标尺度,同时更新核相关滤波器参数,以实现自适应尺度的目标跟踪.在OTB2013和OTB2015这2个基准数据库上进行实验,并与当前6种优秀的算法进行比较,结果表明该算法性能最优,在2个数据集上的成功率OP(AUE)较KCF算法分别提升10.7%和12.4%.     

近年目标跟踪算法短评——相关滤波与深度学习

目的 目标跟踪是计算机视觉领域的重要组成部分。近年来,基于相关滤波和深度学习的目标跟踪算法层出不穷,本文拟对经典的若干目标跟踪算法进行阐述与分析。方法 首先,对基于相关滤波跟踪算法的基础理论进行介绍,针对相关滤波算法在特征改进类、尺度改进类、消除边界效应类、图像分块类与目标响应自适应类方面进行总结;接下来,从3个方面对基于深度学习的目标跟踪算法进行阐述与分析：目标分类、结构化回归、孪生网络,并对有代表性的跟踪算法的优势与缺陷进行较深层次的解读。结果 通过列举跟踪算法在相关滤波阶段、深度学习阶段针对不同的改进机制的改进算法,总结各阶段算法的优缺点。对目标跟踪算法的最新进展进行阐述,最终对目标跟踪算法的未来发展方向进行总结。结论 基于相关滤波的目标算法在实时性方面表现优秀,但对于复杂背景干扰、相似物遮挡等情况仍然需要优化。深层的卷积特征对于目标有强大的表示力,通过使相关滤波算法与深度学习结合,大幅度提升了算法表现力。基于深度学习的跟踪算法则更侧重于跟踪的性能,大多无法满足实时性。孪生神经网络的使用对于基于深度学习类目标跟踪算法产生了很大的推动,兼顾了算法的性能和实时性。     

深度特征的核相关滤波视觉跟踪

针对核相关滤波目标跟踪算法中传统手工特征的不足,以核相关滤波方法的目标跟踪技术作为研究对象,利用深度卷积神经网络自动提取待跟踪目标的深度卷积特征,来代替传统的手工特征,利用从不同卷积层提取到的深度卷积特征分别经过核相关滤波器学习来得到不同的特征图,然后对多个特征图进行加权融合来确定待跟踪目标在视频序列中的位置,以此来提高跟踪算法在复杂干扰背景下的鲁棒性。     

上下文感知的改进Staple跟踪算法

为解决相关滤波算法受余弦窗和搜索区域限制,导致跟踪器无法学习更多背景信息的问题,结合Context-Aware和Staple跟踪算法提出一种自适应特征融合的抗遮挡目标跟踪算法.在跟踪器中嵌入遮挡判断模块,利用平均峰值相关能量及峰值信噪比(PSNR)等指标来判断目标的遮挡情况,决定是否更新模板.将该算法在OTB-2015...     

多相关滤波自适应融合的鲁棒目标跟踪

目的 由于目标在复杂场景中可能会发生姿态变化、物体遮挡、背景干扰等情况,目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。目前判别性相关滤波方法在目标跟踪问题上获得了成功而又广泛的应用。标准的相关滤波方法基于循环偏移得到大量训练样本,并利用快速傅里叶变换加速求解滤波器,使其具有很好的实时性和鲁棒性,但边界偏移带来的消极的训练样本降低了跟踪效果。空间正则化的相关滤波跟踪方法引入空间权重函数,增强目标区域的滤波器作用,在增大了目标搜索区域的同时,也增加了计算时间,而且对于目标形变不规则,背景相似的情景也会增强背景滤波器,从而导致跟踪失败。为此,基于以上问题,提出一种自适应融合多种相关滤波器的方法。方法 利用交替方向乘子法将无约束的相关滤波问题转化为有约束问题的两个子问题,在子问题中分别采用不同的相关滤波方法进行求解。首先用标准的相关滤波方法进行目标粗定位,进而用空间正则化的相关滤波跟踪方法进行再定位,实现了目标位置和滤波模板的微调,提高了跟踪效果。结果 本文算法和目前主流的一些跟踪方法在OTB-2015数据集中100个视频上,以中心坐标误差和目标框的重叠率为评判标准进行了对比实验,本文算法能较好地处理多尺度变化、姿态变化、背景干扰等问题,在CarScale、Freeman4、Girl等视频上都表现出了最好的跟踪结果;本文算法在100个视频上的平均中心坐标误差为28.55像素,平均目标框重叠率为61%,和使用人工特征的方法相比,均高于其他算法,与使用深度特征的相关滤波方法相比,平均中心坐标误差高了6像素,但平均目标框的重叠率高了4%。结论 大量的实验结果表明,在目标发生姿态变化、尺度变化等外观变化时,本文算法均具有较好的准确性和鲁棒性。     

基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图来建立相关滤波器模板;然后通过VGG网络对后续帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图和仿射变换平均特征图;其次与核相关滤波跟踪算法相结合,自适应确定目标位置和最终目标位置;最后自适应更新最终平均特征图和最终相关滤波器模板。实验结果表明,本文算法在目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,仍具有较高的目标跟踪精度和较强的鲁棒性。     

基于混合粒子滤波和稀疏表示的目标跟踪算法

针对图像序列中的运动目标在跟踪过程中易受到光照等复杂环境、外观变化及部分遮挡影响的问题,提出基于全局信息和局部信息的混合粒子滤波算法.将目标的局部二元模式纹理特征引入粒子滤波算法,通过稀疏编码目标子块,充分利用目标的局部空间信息,并结合全局信息以确定当前帧中目标的位置.在跟踪过程中实时更新模板,这在一定程度上提高算法的鲁棒性.实验表明在目标处于复杂环境中算法能达到较理想的跟踪效果.     

联合判别式核相关滤波视觉跟随算法

目标跟踪算法是计算机视觉领域的热门技术之一,拥有广阔的发展前景。核相关滤波视觉跟踪算法由于循环矩阵构造正负训练样本,避免求逆的大量运算,显著提高计算速度而受到广泛关注。但是,核相关滤波算法存在一定局限性,无法应对现实环境存在的遮挡、目标尺度变化、背景模糊等复杂多变的干扰因素。因此提出一种改进型核相关滤波算法。该算法不仅融合多种颜色特征提高图像处理的准确度,而且通过构建自适应尺度变化策略来应对目标尺度变化的挑战。为了进一步区分目标和背景信息,提出联合判别式背景感知与干扰判别的策略,以充分利用目标上下文信息。相比于传统核相关滤波算法,改进算法的精度更高,鲁棒性更强。通过在视频数据集OTB-50上的实验可得,改进后的核相关滤波算法性能获得较大提升。     

基于卷积特征的核相关自适应目标跟踪

目的 针对现实场景中跟踪目标的快速运动、旋转、尺度变化、遮挡等问题,提出了基于卷积特征的核相关自适应目标跟踪的方法。方法 利用卷积神经网络提取高、低层卷积特征并结合本文提出的核相关滤波算法计算并获得高底两层卷积特征响应图。采用Coarse-to-Fine方法对目标位置进行估计,在学习得到1维尺度核相关滤波器估计尺度的基础上实时更新高低两层核相关滤波器参数,以实现自适应的目标跟踪。结果 实验选取公开数据集中的典型视频序列进行跟踪,测试了算法在目标尺度发生变化、遮挡、旋转等复杂场景下的跟踪性能并与多种优秀的跟踪算法在平均中心误差、平均重叠率等指标上进行了定量比较,在Singer1、Car4、Jogging、Girl、Football以及MotorRolling视频图像序列上的中心误差分别为8.71、6.83、3.96、3.91、4.83、9.23,跟踪重叠率分别为0.969、1.00、0.967、0.994、0.967、0.512。实验结果表明,本文算法与原始核相关滤波算法相比,平均中心位置误差降低20%,平均重叠率提高12%。结论 采用卷积神经网络提取高低两层卷积特征,高层卷积特征用于判别目标和背景,低层卷积特征用于预测目标位置并通过Coarse-to-Fine方法对目标位置进行精确的定位,较好地解决了由于目标的旋转和尺度变化带来的跟踪误差大的问题,提高了跟踪性能并能够实时更新学习。在目标尺度发生变化、遮挡、光照条件改变、目标快速运动等复杂场景下仍表现出较强的鲁棒性和适应性。     

无人机对船舶目标的改进CamShift跟踪算法研究

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.     

基于上下文感知与自适应响应融合的相关滤波跟踪算法

针对当前相关滤波跟踪算法在抗背景干扰、响应融合方式以及模型更新策略上的不足,提出一种基于上下文感知与自适应响应融合的相关滤波跟踪算法.通过引入上下文感知技术,提高算法在背景杂波及遮挡等跟踪场景下的鲁棒性;通过研究HOG特征和颜色直方图特征二者响应图和响应值的特点,提出一种自适应响应融合方法,提升融合响应图的可靠性;在模型更新方面,采用了高置信度模型更新策略来减轻传统模型更新策略中模型污染及跟踪漂移的问题.实验结果表明,本文算法在OTB50数据集上达到了74.7%的跟踪精度,跟踪成功率为54.8%,均优于对比的主流相关滤波跟踪算法,并且在背景杂波、光照变化、遮挡、运动模糊等复杂跟踪场景中具有较好的跟踪精度与鲁棒性.     

复杂场景下的改进核相关滤波跟踪算法

为解决视觉目标跟踪的遮挡、尺度变化及背景杂波问题,在核相关滤波算法基础上,引入平均峰值相关能量遮挡判据,提出一种自适应融合多特征的抗遮挡核相关滤波算法（AMFKCF）。初始化目标特征及尺度因子,将提取、融合的目标多个特征和尺度因子训练位置和尺度滤波器,得到目标的中心位置响应,根据遮挡判据,引入卡尔曼位置滤波器,对未遮和遮挡的目标中心位置进行补偿。AMFKCF算法与主流算法在CVPR 2013 Benchmark数据集中进行对比,结果表明,AMFKCF算法与主流算法相比精度提高了0.115,成功率提高了0.083,中心位置误差提高了14.67个像素,距离精度提高了9.75个百分点。能够较好地解决遮挡、尺度变化、背景杂波等问题,且兼具核相关滤波算法的优点。