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。     

在线学习机制下的Snake轮廓跟踪

针对复杂环境下非刚体目标轮廓跟踪存在跟踪失败的问题,提出一种基于在线学习的Snake模型及其轮廓跟踪算法。利用跟踪-学习-检测( TLD)机制实现目标快速跟踪,通过跟踪结果在线更新Snake模型约束,进而提高目标轮廓跟踪的准确性。初始化阶段,在GrabCut算法的基础上,将待跟踪目标分成若干个子块,并在后续跟踪过程中,利用TLD实现各子目标的定位跟踪,形成目标的轮廓置信图。同时针对各子目标提取特征,产生正负样本,更新各子目标跟踪模型。应用置信图建立参数化Snake模型的约束条件,进而得到目标轮廓。实验结果表明,该算法能适应光暗变化与较为复杂坏境下的跟踪,并获得精确的轮廓。     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。     

基于SIFT特征匹配的CamShift运动目标跟踪算法

针对复杂背景下采用一般CamShift算法跟踪目标容易失败,提出将SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点匹配融入到CamShift算法。该算法利用SIFT特征对尺度和方向无关特性实现连续图像序列的精准匹配,具有对尺度缩放、目标旋转以及亮度变化保持不变性的优点,不仅弥补了一般CamShift算法只以颜色为关键信息的不足,而且可将目标跟踪窗口形心和质心间的位移稳定在设定阈值内。最后通过对比性实验来验证该算法的有效性和稳定性。实验结果表明,该算法能够对复杂背景下的光照突变、缩放和旋转运动目标实现实时稳定跟踪。     

基于Camshift反馈码本模型的手抓取物跟踪方法

针对Camshift算法在复杂背景下无法自动跟踪目标的问题,提出一种基于Camshift反馈码本模型的运动目标检测和跟踪算法。该算法首先利用码本模型检测前景目标,然后采用Camshift在颜色概率分布图中跟踪前景区域中的目标,通过窗口尺寸比较和直方图相关性判断来解决自动跟踪,通过窗口位置预测和尺寸扩大来改进下一帧Camshift算法的输入搜索窗口,同时并集操作多个目标处理后的矩形窗口,并将其反馈为下一帧码本模型的图像检测区域。最后将该算法应用于手和目标物的抓取状态判断上,具体过程是在静态背景下利用两个摄像头采集到的图像进行手和目标物的检测和跟踪,通过矩形相交性判断抓取次数,以验证跟踪算法的有效性。实验结果表明,通过信息反馈减小了目标检测和跟踪的搜索区域,提高了算法的实时性,在单摄像头下可提高处理帧频130%。     

基于B 样条Snake模型的人体运动跟踪方法研究*

提出了一种基于B-样条曲线Snake模型的新的人体运动跟踪方法.Snake算法是通过最小能量来逼近物体的轮廓.采用改进的B-样条曲线Snake模型,每一帧图像中的目标轮廓用三次样条曲线准确地表示,使Snake模型更加稳定和具有较快的收敛速度.计算相邻帧之间的差分图像,通过利用一种基于统计关系双阈值分割方法,有效地检测出图像中运动人体,初步确定目标在每帧图像中的粗略位置.把从上一帧图像中得到的目标轮廓置于该位置,作为B-样条曲线Snake算法中轮廓提取的初始值,经运算后可得到对人体目标的准确分割与跟踪.     

基于SURF和CamShift的物体跟踪方法

CamShift算法是一种常用的跟踪算法,但是它只利用颜色特征来进行目标跟踪,当背景颜色与跟踪目标的颜色相似时会出现跟踪失败的情况。结合SURF设计了一种基于SURF和CamShift算法的创新的跟踪方法。利用反馈机制计算CamShift跟踪窗口与初始窗口的特征相似度以及SURF跟踪窗口与初始窗口的色彩相似度;同时抑制大的位移变化,为两种跟踪算法动态分配位移的权重,以实现对物体的跟踪。测试实验表明,该跟踪方法对不同的物体、在不同的环境下有较好的效果。     

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.     

融合CamShift的TLD算法实现人脸跟踪

针对跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)算法跟踪模块所用金字塔光流法计算量大,跟踪人脸实时性差的问题,提出融合连续自适应均值漂移(Continuously Adaptive Mean Shift,CamShift)的TLD算法提高人脸跟踪效率.改进的TLD算法框架中跟踪模块选用CamShift算法实现目标人脸跟踪,检测模块采用滑动窗法扫描搜索,再使用分类器判断目标是否存在,学习模块根据跟踪模块和检测模块的结果对比评估错误和误差,更新目标模型.将改进的TLD算法分别与CamShift算法和TLD算法进行对比试验,结果表明,融合CamShift的TLD算法实现人脸跟踪效率和准确率均高于原始两种算法,且满足实时性要求.     

应用Snake模型提取彩色图象目标轮廓线的研究

为了更好地利用Snake模型来提取彩色图象中的物体轮廓，因而对Snake原型提出两点主要改进，即针对snake模型的手工初值设置问题，通过引入彩色聚类预处理过程来减少对人的依赖，首先，采用色彩聚类算法对原始图象进行分割，然后用改进的边缘追踪算法提取有意义区域的边缘，并用这一结果作为Snake模型的初值；然后针对Snake原型应用于彩色图象时出现的失真问题，通过对出错原因的分析，重新设计了Snake的外部能量函数，同时用像素在加权HSI颜色空间中的欧氏距离代替传统方法中常用的像素灰度的差分来近似图象梯度；最后，进行了对比实验，实验结果证明，改进后的算法，特别是在处理彩色图象时，大大优于原始方法．     

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。     

类肤色背景下的人脸追踪改进算法

针对人脸追踪过程中,基于目标色彩特征的CamShift（continuously adaptive mean-shift）算法受类肤色背景干扰所导致的搜索框偏移及尺寸异常问题,提出了一种结合肤色分割及追踪监测机制的人脸追踪改进算法。在YCbCr色彩空间的Cb、Cr分量内采用非参数肤色分割模型及SVM（support vector machines）构建特定于当前视频序列的联合肤色分割模型,以由粗至细的方式去除视频帧中类肤色背景。随后,在Cr分量内构建CamShift算法色彩直方图并进行人脸追踪。考虑在追踪过程中,当场景或光照强度改变时易出现的联合肤色分割模型及CamShift算法色彩直方图失效问题,采用拉依达准则（pauta criterion）判断追踪窗口内Cr分量均值的异常,当监测到异常值时即判定当前视频帧人脸追踪失败,使用Adaboost（adaptive boosting）算法构建的人脸检测器进行人脸复检并重构CamShift算法色彩直方图及联合肤色分割模型。在OTB-2015目标追踪数据集中进行测试,实验结果表明,所提算法在类肤色背景下相比原始CamShift算法对人脸目标的追踪精度更高;相比近几年的追踪算法则在具有良好追踪精度的同时速度优势明显。     

一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。