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基于方向直方图的Mean shift目标跟踪新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Mean shift算法是一种非参数密度估计算法,可以实现快速的最优匹配。为了有效地将Mean shift算法应用到灰度图像中,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,提出了一种基于空间方向直方图的Mean shift跟踪新算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧目标的起始位置,再利用Mean shift算法得到跟踪位置。实验结果证明,该算法在目标运动较快,目标尺度变化的情况下仍能稳定、实时、高效地跟踪目标。 相似文献
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为了实现对变尺度快速运动目标的良好跟踪,在对传统Mean Shift跟踪算法改进的基础上,提出了一种运动目标自适应跟踪算法。该算法首先采用目标区域的像素点空域加权后的彩色图像作为初始帧目标模板,目标的真实位置利用Mean Shift算法迭代求得,从而实现对快速运动目标的空间定位,然后将相邻帧的目标采用尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征匹配,根据目标的缩放因子实时更新下一帧的核带宽,修正算法跟踪窗口的尺寸,以适应目标尺度的变化,从而实现对快速运动目标的尺度定位。最后,通过实验表明,与传统的Mean Shift跟踪算法相比,该算法的跟踪准确率达到97%以上,能够实现对变尺度快速运动目标的精确跟踪。 相似文献
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基于Mean Shift的抗遮挡运动目标跟踪算法 总被引:2,自引:1,他引:1
采用Mean shift和Kalman滤波器相结合来处理动态背景下目标跟踪问题.首先利用Kalman滤波器进行预估计获得每帧Mean Shift算法的起始位置.由图像差分法得到物体轮廓.同时定义了相似因子判断物体是否发生遮挡.当发生遮挡时,根据物体运动状态不同.对颜色信息和运动信息分别赋予不同权值来预测物体在当前帧的位置并作为下一帧预测的起点.此时,目标位置的线性预测替代了Kalnlan滤波器的作用.实验证明,新算法可实现对快速运动目标的跟踪,对遮挡也有很好的稳健性. 相似文献
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结合目标预估计与Mean Shift理论的运动目标跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
图像的运动包括目标、背景和平台的运动,复杂的运动关系增加了目标跟踪的难度.提出了一种有效的基于Mean Shift理论的运动目标跟踪算法.为提高算法的实时性,对Mean Shift算法的核函数进行了改进,使得加减运算替代乘方和浮点运算,大大提高了运算效率;并通过对迭代权值的改进,强化了初始模板的主要信息,提高了算法跟踪与背景相似目标的能力;采用自动更新模板的策略,克服了目标特征分布发生改变的问题;在此基础上,引入了目标预检测,提出了综合背景差分检测的运动目标跟踪算法,实验表明:该算法在目标被遮挡情况下具有较强的适应性. 相似文献
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针对传统Mean—shift跟踪算法不能解决目标跟踪中的目标特征大小变化问题,在此通过对Mean-shift算法的深入研究,提出了基于自适应尺度的Mean—shift目标跟踪算法。通过引用尺度空间理论,改变尺度空间中的选择参数,调整追踪窗口的大小来解决跟踪时自适应目标大小特征变化的问题。计算机仿真实验表明,基于自适应尺度的Mean—shift跟踪算法的跟踪所取得的效果明显优于传统方法的目标跟踪方法。 相似文献
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一种基于颜色分布的混合视频跟踪方法 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的Mean shift算法虽然具有简单快速的特点,但在目标被遮挡的情况下无法进行有效的跟踪。与此同时,以Monte Carlo随机模拟理论为基础的粒子滤波虽然可以很好地解决这一问题,但是由于结果的好坏与粒子的数目成正比,计算耗时无法满足系统的实时性要求。该文基于颜色直方图分布,引入自适应选择粒子样本数的采样策略,有效地融合传统Mean shift算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点,在保证跟踪效果的同时减少了跟踪的总体时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性。实验证明,该方法在实际的目标跟踪中是有效和稳健的。 相似文献
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基于多特征Mean Shift的人脸跟踪算法 总被引:3,自引:1,他引:2
该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)纹理特征引入Mean Shift跟踪算法,提出了基于多特征的Mean Shift人脸跟踪算法以解决Mean shift跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP纹理特征的分析、研究,提出了一个LTP关键纹理模型,既增强了目标的关键纹理信息,又简化了LTP纹理模型。在此基础上,提出一种基于LTP关键纹理特征和肤色特征的Mean Shift人脸跟踪算法,有效地解决了Mean Shift算法的鲁棒性问题。为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能,该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明,该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean Shift算法均有明显的提高。 相似文献
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针对传统Mean Shift跟踪算法在进行目标跟踪时背景带来的定位偏差及由于缺乏相应的跟踪状态分析策略而易陷入局部最小值的缺陷,提出了两方面的改进措施。一是将跟踪窗口内的目标和背景区分开来,对背景像素定义新的特征模型以弱化背景像素对目标模型的影响。二是将跟踪窗口进行分块处理,综合考虑每个子块相似度的大小变化建立判断准则,对跟踪状态进行动态实时分析,以判断目标是否存在遮挡:如部分遮挡,则应用没有被遮挡的子块位置偏差对目标进行定位;如完全遮挡,则采取相应的二维线性预测方案根据先验信息对目标进行定位跟踪。将该方法应用于人物跟踪中进行实验,实验结果表明,该方法有效改善了Mean Shift跟踪算法的不足,对于复杂条件下的运动目标跟踪具有很好的鲁棒性。 相似文献
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本文针对单一特征目标相关滤波算法因光照变化、目标遮挡、低分辨率和运动模糊等导致目标跟踪的稳定性较差的问题,提出了一种将多种特征进行自适应融合的跟踪算法。本文算法在FDSST算法的基础上,自适应融合梯度直方图特征HOG(Histogram of Oriented Gradient)、颜色名特征CN(Color Name)和灰度特征来增强特征的表达能力;提出遮挡判断策略,能够有效的判断跟踪过程中的目标遮挡现象;引入目标重定位机制,在发生目标遮挡或干扰时,能够重新定位目标位置,有效的抑制跟踪漂移现象的产生 。最后,本文选取OTB50和OTB100作为实验数据集,将本文算法和选取的六种主流算法进行性能比较。实验结果表明,本文算法在光照变化、运动模糊和目标遮挡等情况下的表现具有较高的稳定性和准确性;在成功率和跟踪精确度上都优于其他六种算法。 相似文献
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基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究 总被引:3,自引:3,他引:0
针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。 相似文献
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利用均值漂移进行目标跟踪的算法,在被跟踪目标出现旋转、尺度变化、噪声干扰等情况下,无法得到准确的跟踪结果。文中提出了基于当前流行目标跟踪算法和局部特征相结合的算法,基于局部特征-形状上下文(Shape Context)特征的Mean Shift目标跟踪算法。该算法首先提取目标的轮廓信息和特征,根据采样点之间位置和距离关系建立Shape Context直方图,最后所有点的Shape Context直方图构成了图像的Shape Context特征,最后根据Mean Shift算法进行跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪目标出现尺度变化、旋转、噪声干扰和遮挡等情况下能够准确地跟踪物体,鲁棒性好。 相似文献
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该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为种子点完成分水岭分割,并将极值点作为目标特征点,通过前后帧分水岭映射生成特征点短时轨迹,自动检测运动目标。之后依据目标所处状态(是否发生遮挡)和分水岭分割图建立、更新目标SIFT特征池,结合分水岭映射、SIFT特征池匹配完成对目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,该算法能有效完成视频中多目标的持续跟踪,并对目标遮挡有较好的鲁棒性。 相似文献
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张博龙慧 《激光与光电子学进展》2017,(9):302-310
针对视觉目标跟踪算法中存在的快速运动、尺度变化、形变和遮挡问题,提出基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法。该算法以相关滤波算法为基础,通过多种特征构建目标的外观模型,提高了算法的跟踪精确度和稳健性;为了解决严重遮挡情况下的目标重定位问题,利用图像签名算法计算图像的稀疏显著性区域,获取候选目标的位置,通过分类器对候选目标进行重排名,实现目标重定位;采用尺度池策略和自适应模板更新策略,解决跟踪中的尺度变化问题和跟踪漂移问题。利用标准数据集测试所提算法的性能,结果表明,所提算法在跟踪成功率和精确度上均优于传统的相关滤波算法,能较好地解决快速运动、尺度变化、形变和遮挡情况下的目标跟踪问题。 相似文献