融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法*

针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。     

基于多特征的粒子滤波跟踪算法

为解决基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法容易受到相似背景干扰,提出了一种方法,即通过高斯模型检测目标并提取出粒子窗口内轮廓,把轮廓的成对几何直方图特征和颜色直方图这两个特征相结合融合到粒子滤波跟踪框架中,有效的抑制背景相似干扰。实验结果证明,基于颜色直方图单一特征的粒子滤波跟踪算法相比,本算法是稳定和有效的。     

基于Mean-Shift的卡尔曼粒子滤波车辆跟踪算法研究

在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相结合进行更新;通过采用Mean Shift算法将Kalman滤波器引用到粒子滤波器当中,通过预测迭代,从而达到对车辆的运行轨迹的修正。将先验信息预测与粒子滤波相结合在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性,兼顾了卡尔曼滤波局部的线性高斯特性。实验结果表明,该方法与传统粒子滤波方法相比,具有较好的实时性和较高的准确率,能够准确稳定地对目标车辆进行跟踪。     

基于外观模型粒子滤波稳健视觉的跟踪算法

提出了一种基于目标外观模型的粒子滤波跟踪算法,即在粒子滤波跟踪算法中,提出的外观模型作为目标的视觉特征的描述方法来建立目标模板。与常用的颜色直方图不同,提出的外观模型不仅有目标的颜色信息,同时还保留了像素的空间信息。由于自身的持续更新机制,即使在经历长时间的跟踪过程之后,该外观模型仍然能有效的作为当前帧的候选目标的参照模板。基于以上特点,本跟踪算法在目标的大小、方位、旋转角度发生较大变化或背景对前景目标有大面积遮挡的情况下,也能十分稳健的跟踪目标。在多目标的跟踪应用中,本算法结合目标层次划分的技术,能够有效的处理多个目标之间相互遮挡的棘手问题。实验结果证明,与基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法相比,本算法具有更好的鲁棒性。     

基于DSP的主动视觉系统

为了提高目标检测的快速性与准确性,简化基于粒子滤波的目标跟踪算法中的直方图计算,提高检测和跟踪算法在基于DSP(数字信号处理器)的主动视觉系统上的运行速度,提出了一种基于DSP的机器人主动视觉系统.该系统通过改进的EMCV(embedded computer vision library)与启发式搜索方法,在DSP上实现了AdaBoost检测算法;利用增量式直方图计算算法实现粒子滤波中颜色直方图与边缘方向直方图的计算,将直方图融合到观测模型中,在DSP上实现并优化了目标跟踪算法.实验证实了该主动视觉系统中算法的快速性与系统的鲁棒性.     

基于粒子滤波和多特征融合的目标跟踪算法

为了克服单纯基于颜色特征的跟踪方法在复杂环境下易导致跟踪失败的缺点,提出了将颜色和结构信息相结合的跟踪方法.利用基于HSV颜色空间的加权颜色直方图表示目标的颜色模型,利用目标的灰度图像建立结构模型,并将两者融合于粒子滤波的框架中,结合的纽带就是粒子权值的计算,同时自适应的调整颜色和结构信息的融合系数.实验表明,该算法的稳定性较高,同时提高了跟踪的精度.     

基于加权颜色直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪

结合粒子滤波技术,提出一种基于加权颜色直方图的彩色物体跟踪算法．将目标颜色直方图作为目标的颜色模型,同时考虑其大小及像素点的位置对颜色分布的影响,将颜色直方图进行加权处理,使模型对区域特征描述更加合理,利用巴特查理亚距离描述粒子与目标颜色模型的相似性,作为粒子更新权值的有力依据．目标颜色模型的合理建立使得算法的粒子需求量少,计算复杂度降低,利于实现实时跟踪．试验结果验证了该算法的有效性和实用性。     

融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

一种基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪方法

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。     

基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法

针对视频多目标跟踪中由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,提出一种基于卡尔曼滤波以及空间颜色直方图的遮挡预测跟踪算法。利用空间颜色直方图对目标进行建模,可以对不同目标进行区分进而在目标之间出现交错或目标漂移时仍能跟踪到目标。通过卡尔曼滤波算法可以 预测 目标的状态,对预测位置之间存在交错的目标进行遮挡标记,以便在下一帧中仍然可以跟踪到被遮挡的目标。采用2D MOT 2015数据集进行实验,跟踪的平均精度达到了34.1%。实验结果表明,所提方法对多目标跟踪的效果有所提高。     

基于背景抑制颜色分布新模型的合成式目标跟踪算法

传统的基于直方图分布的目标颜色模型, 由于跟踪过程的实时性要求其区间划分不宜过细, 因此易导致同一区间有差异的颜色难以区分; 此外, 还存在易受背景干扰的问题. 本文提出一种新的背景抑制目标颜色分布模型, 并在此基础上设计了一个合成式的目标跟踪算法. 新的颜色分布模型将一阶及二阶统计信息纳入模型, 并设计了基于人类视觉特性的权重计算方式, 能有效区分同一区间内的差异色且抑制背景颜色在模型中的比重; 算法基于该颜色模型构建目标的产生式模型, 并引入结合方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient, HOG) 特征的相关滤波器对目标形状进行判别式建模, 同时将两个模型相互融合; 针对融合参数不易设计的难点, 分析并建立了一套定性原则, 用于判定模型各自的可信度并指导模型更新; 最终利用粒子群算法的搜索机制对候选目标的位置、尺度进行搜索, 其中适应值函数设计为两个跟踪器的融合结果. 实验结果表明, 本文算法在绝大多数情况下准确率较对比算法更优且能满足实时性要求.     

基于改进Camshift算法的钻杆计数方法

针对采用传统的Camshift算法跟踪钻杆机器时相似颜色物体间易产生干扰的问题,提出了一种基于改进Camshift算法的钻杆计数方法:使用改进的Camshift算法实时捕捉钻杆目标,并且通过设置锚点以及判断时间间隔来进行钻杆计数。改进的Camshift算法采用模版匹配的方法定位跟踪目标,智能地选择合适的方法提取颜色直方图,并引入粒子滤波器,通过一定机制与纹理特征相结合,得到跟踪目标在下一帧的准确位置。实验结果表明,改进后的算法解决了相似颜色干扰问题,并且在部分遮挡条件下仍能够准确跟踪目标,从而实现对钻杆的准确计数。     

一种新颖的基于颜色信息的粒子滤波器跟踪算法

传统的基于直方图的粒子滤波器算法常常需要在准确表达颜色分布和计算效率之间做出妥协,从而影响跟踪算法的性能甚至导致跟踪算法失败.针对这一问题,文中提出一种新颖的基于颜色信息的粒子滤波器跟踪算法.该算法采用自适应剖分颜色空间的概率模型,能够用较少的子空间准确地表达目标的颜色分布.文中进一步提出一种推广的积分图像,通过在该积分图像上进行数组索引操作得到每一个子空间的像素数目、均值向量和协方差矩阵,从而能够快速地计算出颜色模型.然而在CPU上计算积分图像十分耗时,为此文中提出一种基于GPU的并行算法快速计算积分图像.该并行算法在显卡的GPU上创建3个线程网格,分别顺序执行3个Kernel函数,依次完成创建原始积分图像以及对它的行和列执行前缀求和算法的任务.同传统的基于直方图的粒子滤波器算法相比,新算法每帧平均跟踪时间显著减少,同时跟踪准确性和鲁棒性都有较大提高.     

A precise approach to tracking dim-small targets using spectral fingerprint features

A precise method for accurately tracking dim-small targets, based on spectral fingerprint is proposed where traditional full color tracking seems impossible. A fingerprint model is presented to adequately extract spectral features. By creating a multidimensional feature space and extending the limited RGB information to the hyperspectral information, the improved precise tracking model based on a nonparametric kernel density estimator is built using the probability histogram of spectral features. A layered particle filter algorithm for spectral tracking is presented to avoid the object jumping abruptly. Finally, experiments are conducted that show that the tracking algorithm with spectral fingerprint features is accurate, fast, and robust. It meets the needs of dim-small target tracking adequately.     

多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。