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针对均值漂移(Mean Shift)算法在跟踪视频目标过程中核函数带宽固定不变的缺陷,提出了一种核函数带宽与目标大小自适应变化的Mean Shift视频目标跟踪算法.用Mean Shift算法搜索到目标,以搜索框中心不变,将搜索窗口扩大,并计算新搜索框的模型及每个像素的核函数权值;通过将每个像素点的核函数权值代替像素值,并利用不变矩计算方法,识别出能框选住目标的椭圆;根据椭圆参数反求新搜索框的大小(核函数带宽)及位置.实验结果表明,该算法能够有效地跟踪大小变化的目标,并且搜索框能较好地与目标大小相适应. 相似文献
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运动目标图像识别与跟踪系统的研究 总被引:10,自引:3,他引:7
研究了在简单背景下实现对运动目标的识别与跟踪,给出了目标跟踪的原理图和结构框图。整个系统主要由图像采集模块、图像信号处理单元、监视器和伺服机构组成,重点论述了图像信号处理单元的实现过程和算法分析,包括图像预处理,图像分割,特征提取,目标识别与跟踪算法,充分考虑系统的实时性,稳定性。实验结果表明,该系统能在简单场景下对运动目标进行实时跟踪,达到预想效果。 相似文献
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梅炳夫 《计算机测量与控制》2021,29(3):192-196
针对运动车辆轨迹跟踪控制中的遮挡问题,研究创新地提出以SVM分类检测器优化STAPLE跟踪算法,以保证在目标退出遮挡时可以重新搜索并定位目标;同时对颜色特征直方图、HOG算法进行了改进,以提高算法特征提取效率;最后选择VOT2016国际标准序列集对优化后的STAPLE跟踪算法进行验证;研究结果显示,改进STAPLE算法能在目标退出遮挡后更为快速地重新捕捉目标位置;改进算法对目标中心的跟踪精度达到了0.81,对目标框的跟踪精度达到了0.89;在目标进入遮挡状态时,改进算法的跟踪精度最高;这次研究提出的STAPLE优化算法表现出较好的跟踪效果,其面对长时遮挡的跟踪能力具有较高的应用价值。 相似文献
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一种复杂场景下的运动目标跟踪算法 总被引:3,自引:2,他引:1
提出了一种基于跟踪窗口自适应和抗遮挡的目标跟踪算法。采用Mean Shift算法确定当前帧的目标位置,最优选取核函数带宽,使跟踪窗口能够根据目标尺寸大小作出自适应调整。利用Bhattacharyya系数作为遮挡的判断依据,当目标遮挡时引入卡尔曼滤波器估计目标的运动信息,进行后续状态预测。实验表明,该算法能有效跟踪复杂场景下的运动目标。 相似文献
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由于网络通信带宽以及节点能量等因素限制,信息的有效获取与能耗的平衡优化是无线视频传感器网络近期研究的热点,面向目标跟踪的无线视频传感器网络实现节能的关键在于节点的高效协作;文章目的在于研究一种无线视频传感器节点协作跟踪方法,通过综合考虑目标跟踪效果和节点能耗等因素,采用自适应混合高斯算法进行背景建模,分布式均值漂移算法进行目标跟踪,并构建一种基于效能函数的最优节点选择方法;实验结果显示该方法能在真实场景下高效地进行目标跟踪。 相似文献
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经典孪生网络弱特征目标跟踪存在鲁棒性差的问题。为此,设计了一种融合目标二维位置信息注意力机制的孪生网络算法。该算法以区域候选孪生网络(siamese region proposal network,SiamRPN)为基础,包括特征提取网络部分和相似度计量部分。在特征提取网络部分,引入了位置信息注意力模块来提取目标特征二维位置信息以提升网络对弱目标的特征提取能力。采用了轻量深度特征提取网络MobileNetV2来减少特征提取网络部分模型参数和计算量;在相似度计量部分,基于多层特征融合的相似度计量方法深入挖掘特征提取网络浅层特征的定位信息和深层特征的语义信息,加强了算法的跟踪准确性和定位精度。实验结果表明,所提出的算法在UAV123数据集上成功率相较于SiamRPN基础算法提升了12.6%,跟踪精度提升了8.4%,且跟踪速度每秒74帧,在提升成功率的同时满足了实时性的要求。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高经典的Mean Shift算法在复杂场景中的跟踪性能,提出了一种基于角点的目标表示方法。首先,利用Harris角点检测算法提取表示目标主要特征的角点;其次,基于提取的角点,建立目标模型,将其嵌入Mean Shift算法进行跟踪。该方法仅用少量的关键点表示目标,能够自动去除目标和背景中的次要特征,有效地抑制背景成分对目标定位的影响,从而改进Mean Shift目标跟踪算法的性能。通过测试两个复杂环境下的视频,实验结果表明,相对于传统的目标跟踪算法,提出的方法取得了更好的性能。 相似文献
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目标表示方法对跟踪方法的鲁棒性有着重要影响。将对立色局部二值模式(OCLBP)纹理算子作为研究对象引入目标表示。通过分析不同颜色通道之间的相关性和OCLBP的10种纹理模式的表征能力,选择目标候选区域中具有OCLBP的7种主要模式的关键点的纹理直方图作为目标模型。最后将该目标表示方法嵌入到MeanShift框架中,进行目标跟踪。实验结果表明,提出的基于OCLBP主要模式的目标表示方法显著提高了Mean Shift目标跟踪方法的性能。 相似文献
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光照鲁棒的Mean Shift跟踪方法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对Mean Shift跟踪方法存在的光照不稳定问题,提出了一种光照鲁棒的Mean Shift跟踪方法。该方法采用颜色特征和局部二元模式特征(Local Binary Pattern)两种特征相结合来描述目标,其中局部二元模式特征的光照不变性使得目标模型更加鲁棒。同时,为了避免原始Mean Shift跟踪方法中bin-to-bin度量带来的不稳定性,该方法采用了一种新的cross-bin度量,该度量更好地融合了多层次的特征信息,使得光照变化下的特征匹配更加稳定。实验表明,该方法在光照变化情况下能取得比原始Mean Shift跟踪方法更好的性能。 相似文献
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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。 相似文献
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通过利用特征全局分布信息,提出一种以网格为数据单元的Mean Shift的目标跟踪算法(grid mean shift,GRIMSHIFT).针对传统Mean Shift目标跟踪算法的不足,GRIMSHIFT算法在m*n个像素的网格小区域内提取如颜色、角点量等局部区域特征值.在此基础上结合整幅图像进行约束Delaunay三角剖分得到图像像素间全局空间关联信息.在网格级上把局部特征信息和全局分布信息加权混合,使特征分布数据集具有了更高的目标辨识度;在视频序列中对动态网格特征分布连续运用Mean Shift便实现了对目标的跟踪.实验结果表明GRIMSHIFT拥有良好的实时性和准确性. 相似文献
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基于颜色的快速人体跟踪及遮挡处理 总被引:3,自引:0,他引:3
为了对被跟踪到的运动员进行运动姿态以及运动参数的分析,给运动员的训练提供科学合理的参考,提高比赛成绩,研究了面向体育视频的运动目标跟踪技术,提出了一种基于Mean Shift的综合算法.首先,根据背景加权直方图选择跟踪目标与背景图像的差别最显著的部分作为跟踪特征,以减少背景信息对跟踪效果的影响;其次,针对Mean Shift算法需要对图像进行穷举匹配的问题,利用Kalman滤波对目标的状态进行有效预测,减少了匹配运算次数,改善了快速运动目标的跟踪效果,提高了跟踪算法的稳健性;最后运用基于核的Mean Shift算法对运动目标进行跟踪,同时进行目标模板的实时更新,实现了对体育视频中运动员的稳定实时的跟踪.该方法成功地解决了部分遮挡、背景混乱以及目标尺寸变化等问题. 相似文献