基于CamShift的目标跟踪算法

CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标.     

基于CamShift的跟踪系统的设计

介绍了一套目标跟踪系统。上位机采用基于CamShift算法,利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前图像中目标的尺寸和中心位置,然后计算中心位置距离图像中心的偏移量;下位机是利用DSP设计的一套运动控制系统,由自主研发的DSP型伺服放大器、直流伺服电机和云台、伺服驱动单元组成,能够根据运动偏差控制云台跟踪运动目标的移动。实验证明：本系统可以较好地实现简单背景下物体的跟踪。     

混合高斯模型与CamShift算法结合的台球跟踪方法

传统的CamShift跟踪算法是基于颜色信息的算法,这种算法在背景与目标颜色相近时会出现跟踪不准确的情况,而且不能自动跟踪.针对这两个缺点,本文结合混合高斯模型来对这一跟踪算法进行改进,通过混合高斯模型来实现对运动目标的检测得到目标的轮廓,将图像处理中的形态学变换应用到目标轮廓检测过程中,可以得到更好的检测结果和目标轮廓.对检测的目标再利用CamShift算法进行跟踪,在程序中引入Kalman预测算法,对目标的位置进行估计,提高跟踪的准确性,实验结果表明了这种方法的有效性,实现了对多目标的自动跟踪.     

结合Camshift和Kalman预测的运动目标跟踪

针对单一的CamShift跟踪算法在目标发生遮挡时非常容易致使跟踪目标失败的问题,本文提出了一种基于CamShift和Kalman预测的跟踪算法。首先,采用帧间差分阈值法来快速、精确地检测和提取出运动目标;然后,通过在CamShift算法中使用运动目标的颜色特征,在图像序列中找到运动目标的所在位置和大小;最后,使用Kalman滤波预测目标的位置,进而有效地解决了背景中大面积相同颜色的干扰和目标部分被遮挡等问题。用无线遥控车完成了运动目标的跟踪实验,实验证明结合CamShift算法和Kalman预测滤波能实时、准确地跟踪目标。     

基于快速鲁棒特征的CamShift跟踪算法

为了解决CamShift算法由于对颜色敏感导致的跟踪效果变差或失效的问题,提出一种基于局部特征匹配的CamShift跟踪算法。采用快速鲁棒特征(SURF)方法在多通道图像的目标区域和搜索区域提取包含图像信息的局部特征点,并利用近似最近邻搜索对特征点进行匹配;使用提纯后的匹配结果得到特征点的位置、尺度及方向信息,对CamShift方法进行约束和更新,以提高跟踪精度和稳定性。实验结果表明,与经典CamShift算法和同类的改进算法相比,该算法能够较好地实现对复杂背景下旋转和放缩运动目标的实时跟踪。     

基于高斯混合模型联合CamShift的运动图像检测跟踪方法

CamShift算法是典型的运动图像跟踪方法,但是单纯CamShift准确率低,容易丢失目标。为提高准确略,本文提出将高斯混合模型运用到CamShift算法中进行目标跟踪操作。首先采用高斯混合模型标示出目标局部区域,并将其作为CamShift的初始搜索窗,提高效率;随后对目标进行跟踪时将CamShift算法的窗中心同差分法计算出的目标区域中心作对比,确定后续帧搜索窗,避免目标跟踪丢失。最后,实验证明了该方法可以对目标进行有效跟踪,且在目标颜色同背景色差异小的情况下依然具有非常高的准确率。     

基于CamShift和Kalman组合的改进目标跟踪算法

针对应用CamShift算法进行目标跟踪过程中,当目标被严重遮挡、目标被与目标颜色相近的背景干扰时易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于CamShift和Kalman滤波组合的改进跟踪算法;为克服目标因严重遮挡而丢失的缺陷,利用自适应算法改进了传统的CamShift算法,扩大了搜索窗口,使运动目标位于搜索窗口内;为解决目标因颜色相近背景干扰而丢失的问题,改善跟踪准确率,利用卡尔曼滤波预测目标运动空间位置,作为下一帧搜索窗口的质心坐标;基于上述改进,利用C++语言,研发了改进的CamShift目标跟踪软件模块,给出了该模块的算法流程;实验结果表明,改进后的目标跟踪算法能有效地克服传统CamShift算法的缺陷,大大提高运动目标跟踪的准确性;所提的算法可以应用于运动小车跟踪,人脸识别等领域。     

基于CamShift和Kalman滤波混合的视频手势跟踪算法*

提出了一种基于CamShift和Kalman滤波混合的跟踪算法,实现了对视频图像中动态手势的跟踪。在跟踪过程中,CamShift利用手势的颜色直方图模型,将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当前图像中手势的中心位置。在CamShift算法基础上利用Kalman滤波对搜索窗口进行运动预测。实验表明,该算法快速准确可靠,并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰问题,对复杂     

基于CamShift的跟踪系统的设计

介绍了一套目标跟踪系统.上位机采用基于CamShih算法,利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前图像中目标的尺寸和中心位置,然后计算中心位置距离图像中心的偏移量;下位机是利用DSP设计的一套运动控制系统,由自主研发的DSP型伺服放大器、直流伺服电机和云台、伺服驱动单元组成,能够根据运动偏差控制云台跟踪运动目标的移动.实验证明:本系统可以较好地实现简单背景下物体的跟踪.     

基于组合型表面模型的运动目标跟踪

运动目标跟踪是计算机视觉领域研究的难点课题,提出了一种基于组合型表面模型的视频运动目标跟踪算法。研究了目标的颜色特征空间和梯度特征空间,通过梯度特征和颜色特征的组合,以直方图的形式来建立目标表面模型,之后使用CamShift算法来完成一帧一帧的跟踪。实验结果表明,在图像背景复杂且目标出现遮挡的情况下,该方法仍能有效的跟踪目标。     

基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法

针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域,然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口,从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时,采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明,本文改进算法在目标被严重遮挡、颜色干扰等情况下仍能有效、稳健地跟踪。     

煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法研究

为了提高煤矿井下监控视频的目标识别准确率,对运动目标进行有效跟踪,将小波变换和背景差分法相结合,对Camshift算法进行改进,提出了适用于煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法。首先采用小波三层变换对视频图像进行去噪处理,得到低频图像。然后再进行背景差分运算,检测出运动目标。最后采用Camshift算法对运动目标进行跟踪处理。实验结果表明,改进的Camshift算法减少了原始Camshift算法在初始候选目标时的随机性,提高了目标检测和跟踪的准确率,为煤矿的安全生产提供了保证。     

基于Camshift改进算法的视频目标跟踪方法

针对Camshift算法在目标跟踪中容易出现错误识别的情况,对Camshift算法加入最优阈值处理;对目标容易跟丢的情况,运用Camshift算法和Kalman滤波结合的方法进行跟踪。基于OpenCV对比了双通道H,S分量加权情况下和单通道H分量情况下的反向投影图跟踪效果,验证了最优阈值下改进Camshift效果,实现了Camshift算法和Kalman滤波实时跟踪。实验结果证明:对Camshift加入优化阈值处理能明显地改进错误识别的情况,加入Kalman滤波器能有效避免目标丢失。     

改进的Camshift跟踪算法研究

Camshift是使用颜色直方图作为特征的一种跟踪算法。它利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,定位出当前图像中目标的中心位置。从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。实验结果表明,改进的Camshift有效地克服了Cam-shift算法自身的缺陷,即使在图像背景复杂且不规则的情形下,仍然能有效的跟踪到目标。     

基于OpenCV的人脸检测与跟踪

随着社会公共安全体系的逐步完善,基于人脸的智能视频监控技术在安全监控、视频分析以及人机交互等场合发挥出越来越重要的作用。传统的Camshift算法虽然能快速地跟踪运动目标,但它不仅需要手动设定跟踪的对象,而且当跟踪对象遇到遮挡和相同颜色障碍物干扰时很容易丢失目标。针对上述问题,在OpenCV的基础上,采用Adaboost,Camshift和Kalman滤波相融合的方法,实现了快速、自动和准确的人脸检测与跟踪。     

Camshift算法中搜索区域像素筛选的研究与改进

近年来Camshift由于具有对目标形变不敏感,实时性好等特点而倍受青睐。然而传统的camshift算法仍存在一些缺陷,由于图像质量等原因,需要对目标区域的像素进行选取,以消除这一干扰对生成的颜色直方图带来的误差,本文提出了对搜索窗口大小的调整设置保护措施以及采用自适应筛选阈值的方法防止上述问题。通过实验对比,相比于传统camshift算法,改进的cam-shift算法在对目标跟踪的稳定性和准确性方面有明显的提高,对背景的适应能力更强。     

移动机器人实时目标跟踪系统设计与实现

针对单目视觉移动机器人目标跟踪的实时性和鲁棒性要求,提出了基于Kalman滤波器的改进Camshift算法检测和定位目标.将Kalman预测值作为目标初始位置,补偿摄像头和目标相对运动导致的目标在图像中的偏移.在系统“跟丢”后判断目标丢失的原因,根据原因自适应拓展搜索窗口作为Cam-shift算法的下一帧初始搜索窗口.为了验证改进算法的有效性,自主研制了一种应用该算法的履带式机器人实时目标跟踪系统.实验结果表明:该系统具有很好的鲁棒性和实时性.     

自适应融合角点特征的Camshift目标跟踪

为了能够实时有效地跟踪运动目标,提出了一种新的自适应融合角点特征和颜色特征的Camshift目标跟踪算法。该算法融合了角点的特征不变性,并采用Mean-Shift算法提供的非参数核密度估计的统计思想,计算各特征的概率密度函数,用Bhattacharyya系数作为相似性度量函数,利用相似性度量值之比自适应地融合角点特征和颜色特征,将得到的新的概率密度分布结合Camshift跟踪算法实现目标跟踪。测试结果表明,该算法比传统的Camshift算法跟踪效果更好,更准确。     

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。