一种改进的长时间压缩感知跟踪算法

压缩感知跟踪(CT)算法具有简单、高效、实时的优点,但是却存在着跟踪窗口尺寸不能自适应变化,无法有效处理遮挡以及跟踪失败后的目标再发现等问题.为了解决上述问题,提出了一种改进的长时间压缩感知跟踪算法.所提出的算法采用多尺度的目标外观再匹配方法,使得跟踪窗口大小能够适应目标尺寸变化.此外,通过分析滑动窗口内跟踪窗口图像的整体特征变化来判定目标是否发生遮挡.为了解决跟踪器漂移问题,采用Haar特征在线生成检测器,实现目标的再发现.实验结果表明提出的算法相比原CT算法具有更好的鲁棒性和准确性.     

基于主成分分析法的窗口自适应粒子滤波算法

传统的窗口固定的粒子滤波跟踪算法在运动目标尺度发生明显变化时不能有效地跟踪目标。针对这一问题,提出了一种跟踪窗口尺寸和方向自适应变化的粒子滤波跟踪方法。该方法将主成分分析法引入到粒子滤波框架中,通过分析目标区域内像素值的协方差矩阵得到包含目标区域取向和尺寸信息的椭圆跟踪窗口。实验结果表明,该跟踪算法能自适应于目标区域形状的变化,在目标尺寸和方向发生变化时能很好地跟踪和确定目标区域。     

跟踪窗口尺寸自适应调整的粒子滤波跟踪算法

当目标尺度发生变化时,传统的粒子滤波跟踪算法的跟踪窗口尺寸不变,在目标尺寸变化较大时容易丢失跟踪目标.针对这一问题,提出了一种跟踪窗口自适应调整的粒子滤波跟踪方法.该方法依据运动目标区域内粒子到目标中心点的平均距离与目标尺寸的关系,建立跟踪窗口尺寸的数学模型.在两种目标模型上对所建立的数学模型进行了仿真验证.实验结果表明,当目标尺度发生变化时,跟踪窗口能够很好的随目标的尺寸变化而自适应地连续调整,改进后的算法在目标尺寸变化率很大时仍能够稳定跟踪目标.     

基于改进Camshift算法的NAO机器人目标跟踪

针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。     

多特征融合的多模板协同相关跟踪

针对目标跟踪中的目标尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题,本文提出多特征融合的协同相关跟踪算法。首先,本文用多种特征构建目标外观模型,提高目标模型的鲁棒性,增强跟踪的抗形变能力和抗光照变化能力。然后,利用定点优化策略,解决多模板滤波优化问题,获得最佳滤波参数,通过多模板相关滤波算法估计目标位置,利用改进的尺度池方法解决目标尺度变化问题。最后,利用目标置信度判别跟踪目标是否发生遮挡,当目标发生遮挡时,利用CUR滤波模块重新检测目标,解决遮挡情况下跟踪任务。本文利用OTB-2013数据集中的方法测试本文算法,实验表明本文算法的整体成功率和精确度为0.622和0.830,本文算法在目标发生尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题情况下,能准确、可靠地跟踪目标,具有一定研究价值。     

基于粒子滤波改进的行人跟踪算法

为了提高汽车安全辅助驾驶技术和减少道路交通事故,根据行人运动变化特点,对基于粒子滤波的跟踪算法进行改进,提出一种新的行人跟踪算法.通过将空间距离中心加权和相关信息相结合的颜色直方图的观测模型方法,实现行人目标跟踪.实验结果表明,与基于HSV空间颜色直方图的粒子滤波跟踪算法相比,该算法有效解决复杂背景下局部遮挡和全遮挡问题,并在鲁棒性方面明显地优于前一种算法.     

模板自适应的Mean Shift红外目标跟踪

为了解决Mean Shift跟踪算法中目标模板只能从单一图像建立且很难更新问题,提出了一种结合改进的Mean Shift与增量式支持向量机的红外目标跟踪算法。首先,根据目标区域的灰度直方图对目标进行描述,然后采用标准Mean Shift搜索目标,结合子图图像矩特征进行二次搜索,再计算下一帧搜索的窗口大小,以解决目标尺寸明显变化时造成目标丢失的问题。同时,针对目标遮挡易导致跟踪失败的问题,引入机器学习理论,采用增量式支持向量机自适应更新模板,则目标跟踪问题转换为目标和背景的分类问题。实验结果表明:提出的改进算法在目标尺寸、姿态发生变化或出现部分遮挡时,能有效跟踪目标。     

基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法研究

基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法是当前的一个热门研究领域.在对于视频图像目标跟踪方面,综合运用了多种算法进行检测和跟踪,详细分析光流法、帧间差分法、背景差分法和视频图像目标特征的提取,并在最后对帧间差分的算法进行了改进.通过实验证明,采用基于粒子滤波的视频图像目标遮挡算法能够更加有效地解决对跟踪目标的准确判断.     

改进的Meanshift运动目标跟踪算法

Meanshift算法在对快速运动的目标进行跟踪时容易丢失目标,并且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失败,跟踪的过程中跟踪框不能随着运动目标的大小变化而变化.提出一种基于Meanshift运动目标跟踪算法的改进算法.该算法基本思想是采用改进的三帧差分法对运动目标区域进行提取,求得跟踪框轮廓,同时用Meanshift算法对运动目标进行跟踪,获得目标最大概率区域,将该区域中心作为跟踪框的中心.跟踪过程中通过巴氏系数判断是否目标被遮挡,若被遮挡则调用Kalman滤波进行预测跟踪.实验结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪目标.     

基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法北大核心CSCD

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。