多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪

经典Mean Shift跟踪算法使用单一颜色直方图跟踪目标,导致其对目标外观的变化鲁棒性较差。为了解决该问题,提出一种多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪算法。该算法利用多个视图的颜色核函数直方图的加权组合作为目标模型进行Mean Shift跟踪;为了适应目标外观的变化,利用目标区域对每一颜色直方图的概率图均值和方差的比值评价每一颜色直方图的可靠性,并自适应地计算其组合权值。实验结果表明,与现有Mean Shift跟踪算法相比,提出的跟踪算法对目标的外观变化具有更强的鲁棒性。     

光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法

针对原始Mean Shift算法易受光照强度影响及跟踪窗口不随目标尺度自适应变化的问题,提出了一种光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法。该算法将颜色特征与光照不变性特征局部二值模式结合起来共同表征人脸,增强了复杂背景下目标的跟踪性能,利用矩特征和巴氏系数估计目标的真实尺度,提高了人脸发生较大形变时的适应能力。实验结果表明,提出的算法比传统的基于颜色直方图的Mean Shift算法具有更准确的跟踪结果。     

混合目标模型的Mean Shift跟踪算法

但固定目标模型的Mean Shift算法采用直方图进行匹配,而直方图是一种比较弱的目标特征,当背景和目标的颜色分布较相似时其跟踪效果欠佳。针对这一缺点,提出了一种采用混合目标模型的Mean Shift算法。该算法在匹配过程中使用的目标模型包含了初始帧和前一帧的信息,克服了固定目标模型难以对与背景相似目标以及旋转目标进行准确描述的缺点,获得了较好的跟踪效果。     

基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法

传统的基于色彩直方图或空间色彩直方图的Mean Shift跟踪算法,在诸如跟踪目标出现尺度变化的复杂条件下,无法得到准确的跟踪结果。这是因为色彩直方图或空间色彩直方图无法显著区分颜色相近的目标和背景。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息。实验结果表明,该算法能够有效的处理遮挡、光照变化和尺度缩放等复杂情况,对目标进行准确有效的跟踪,改善了传统方法在尺度缩放等方面的局限性。     

基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法

针对光照条件突然变化情况下混合目标模型Mean Shift算法无法准确跟踪目标的缺点,提出了一种基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法.算法用SIFT特征来匹配帧间的感兴趣区域,同时使用包含初始帧信息和前一帧信息的混合目标模型Mean Shift算法计算帧间感兴趣区域的直方图,以直方图分布距离最小为原则计算Mean Sh...     

基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法

针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题,提出一种改进的背景加权Mean Shift(均值漂移)跟踪算法,在目标颜色直方图中加入纹理特征,并将局部背景信息引入目标特征直方图中,以排除复杂背景的影响。实验证明,本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效,且拥有不错的运行效率。     

基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法

针对传统的Mean Shift算法在目标快速运动且背景区域变化较大时,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法。该算法引入混合直方图并对直方图重新量化,再通过减少背景像素在概率密度函数(PDF)中的权重来对背景进行优化,从而降低背景区域对跟踪的影响。实验结果表明,当目标快速运动,且背景区域变化较大时,该算法仍然能够实现对运动目标的准确跟踪。     

基于改进Mean Shift视频目标跟踪算法的研究

针对传统的Mean Shift目标跟踪算法计算量大,难以实现对目标的实时跟踪,并且容易造成目标丢失,降低了目标跟踪的精确度;鉴于此,提出了一种改进Mean Shift的视频目标跟踪算法;首先,建立视频运动速度的系统动态模型,以便减少粒子维数粒子的数量;其次,在Mean Shift算法中核函数在目标特性的直方图表示的基础上来构建系统的观测值的获取;最后,利用Mean Shift算法的聚类作用,将粒子聚集在真实位置的区域以便更加靠近其跟踪目标;实验结果表明,验证了该算法在视频目标跟踪中,能够有效跟踪运动目标,满足实时性要求,明显优于传统的Mean Shift目标跟踪算法,减少了计算量,有助于提高其跟踪精度。     

基于MeanShift的目标平移与旋转跟踪

针对目前多数实时跟踪算法只能跟踪目标平移运动,不能跟踪旋转运动的问题,提出一种基于Mean Shift的快速旋转跟踪算法。该算法以目标区域的梯度方向分布(直方图)为特征,构造了可用Mean Shift算法寻优的相似度函数,将旋转跟踪转化为寻优问题,并利用Mean Shift寻优过程收敛速度快的特点,有效跟踪目标旋转。又提出交替迭代的方法,将旋转跟踪与Meer的平移跟踪算法融合起来,构造了可以同时跟踪目标旋转和平移完整跟踪算法。     

基于特征匹配预估的Mean Shift运动检测与跟踪

针对传统Mean Shift跟踪算法在目标存在背景干扰或遇到遮挡时,目标跟踪不准确的问题,提出了一种基于特征匹配运动检测预估的Mean Shift跟踪方法.采用Harris算法提取跟踪目标特征点进行运动定位检测,通过Kalman滤波器估计每一帧中目标迭代的起始位置,由Mean Shift算法从预估位置开始迭代搜索,最终实现目标跟踪.实验证明:提出的算法能够在遮挡的情况下对目标进行精准的定位检测,有效改善了复杂条件下的跟踪效果,具有较好的鲁棒性.     

一种基于空间直方图的Mean-Shift跟踪算法*

经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。     

基于目标信息量变化的自调整跟踪算法

针对视频跟踪中的传统Mean-Shift方法不能有效跟踪尺度有明显变化的目标这一问题,将图像信息量度量理论引入到了算法之中,提出了一种自适应窗宽的改进Mean-Shift跟踪算法。该算法利用均值漂移矢量对目标位置进行预测,然后结合目标信息量的变化来自适应的调整跟踪窗的尺度,从而快速稳定的对目标进行定位跟踪。实验结果表明改进算法能较好适应目标的尺度变化,跟踪效果良好。     

自动选择跟踪窗尺度的Mean-Shift算法

实用的跟踪系统要求能实时地适应运动目标的外观变化,尺度固定不变的跟踪窗口不能有效地跟踪存在明显尺度变化的目标。本文将多尺度图像的信息量度量方法引入到运动目标跟踪中,提出了一种跟踪窗口自动更新算法,并用此算法改进了基于颜色直方图的Mean-Shift跟踪方案。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标都能自动选择合适的跟踪窗口大小。     

基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪

提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。     

窗宽自适应Mean-Shift跟踪算法

针对固定窗宽Mean-Shift算法在目标运动速度过快或尺度发生明显变化时可能导致跟踪失败的问题,提出一种窗宽自适应的Mean-Shift跟踪算法。该方法基于均值漂移矢量预测跟踪窗口中心位置,同时自动调整跟踪窗口大小,保证目标始终处于跟踪窗口内部,使算法得以准确定位目标;在确定空间位置后,利用基于Bhattacharyya系数的二分法自动选取窗口缩放比例,得到与目标尺度一致的跟踪窗口。实验结果证明,该方法能很好地定位目标的空间位置和尺度。     

基于混合高斯模型的Mean-Shift模板更新算法

针对基于Mean-Shift目标跟踪算法中遇到的不能对模板进行实时更新的问题,提出一个基于混合高斯背景建模的目标模板更新算法.该算法将目标视为背景,对目标中的每一个像素点利用三个高斯函数对它进行建模,利用每次Mean-Shift跟踪到的目标区域来对先前建立的混合高斯模型进行实时更新,将混合高斯模型得到的目标模板作为下一帧跟踪的目标模板.该算法较好地解决了基于Mean-Shift算法的模板更新问题,实验证明该算法是有效的.     

基于部分背景加权更新的均值漂移跟踪算法

为了解决均值漂移跟踪算法中背景对目标定位的扰动, 提出了一种基于颜色和纹理混合特征以及采用背景加权更新的改进算法。改进算法先将原始视频序列RGB帧图像转换为HSV颜色空间表示, 然后分别在H、S通道上提取颜色特征, 在V通道上用LBP描述符提取纹理特征, 在此基础上为目标区域和背景区域建立三维颜色纹理混合直方图作为其描述符; 在对象的跟踪过程中, 通过巴氏系数选择性地加权更新部分背景信息。实验结果表明, 与基于全部背景更新策略相比, 改进算法充分利用了颜色和纹理特征并加权更新背景信息, 具有更高的可靠性和鲁棒性, 具有更好的计算效率。     

核函数带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法

为了实现Mean-Shift跟踪算法中的核函数带宽自适应更新,提出基于比较Bhattacharyya系数的新方法。首先用模板中心加权与目标边缘加权的直方图计算巴氏系数,跟踪时用候选目标边缘加权直方图与模板中心加权直方图计算新的巴氏系数,根据两个系数的大小对核带宽进行10%的缩放。实验表明,该方法有效克服了带宽只能缩小的问题,实现了跟踪窗对目标缩放的自适应性。     

改进的抗遮挡MeanShift目标跟踪算法

传统MeanShift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征,直方图中往往会混入背景颜色信息,造成跟踪不准确;同时由于MeanShift算法具有局部最优性,当目标受到严重遮挡丢失后,不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题,在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征,减少背景颜色的干扰,提高MeanShift算法跟踪精度;当目标受到严重遮挡丢失后,通过一种尺度变化调整机制,在全局范围内搜索目标位置,提高MeanShift算法抗遮挡能力。实验显示,改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高,而且当目标受到严重遮挡丢失后,也能够对目标重新定位跟踪。     

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。