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一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法 总被引:2,自引:3,他引:2
本文提出了一种基于图像多特征信息融合的粒子滤波跟踪算法.该算法利用颜色柱状图描述运动目标颜色分布信息,帧间差的梯度图像描述目标运动信息,并在柱状图框架下给出了运动目标颜色和运动似然模型,保证了颜色和运动似然模型在尺度上的统一.由于图像多特征提供了运动目标多方面的测量信息,从而提高了算法的可靠性.试验表明该算法在使用相同粒子数目的情况下较采用单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法效果好. 相似文献
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一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法 总被引:4,自引:1,他引:3
针对单纯的基于颜色的跟踪方法在复杂背景下会导致跟踪失败的问题,本文提出一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法。颜色直方图是对目标的全局描述,而方向梯度直方图包含了一定的结构信息,二者可以互为补充,因此本文算法同时用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在粒子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新。实验表明,本文算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。 相似文献
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实际人脸跟踪过程中,光照和姿态的变化、背景颜色干扰等因素都会极大地削弱颜色特征的有效性,从而造成跟踪的不稳定.针对该问题,本文提出了一种以颜色和轮廓分布为线索的粒子滤波人脸跟踪算法.该算法主要有三个方面的特点:第一,在粒子滤波基本框架下,引入新的用直方图描述人脸轮廓的方法,有效解决了光照、人脸旋转、部分遮挡问题对跟踪的影响,并且能及时有效地重新捕获由于大面积遮挡等原因而丢失的目标.同时采用实时调整每帧图像特征点个数,有效提高了跟踪效率.第二,针对背景干扰问题,提出了一种抑制相似背景颜色干扰的方法.第三,本文还提出实时更新模板的方法来提高跟踪的准确性.实验证明本文算法对人脸跟踪具有很好的效果. 相似文献
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为了减小在目标跟踪过程中目标形变和复杂背景变化对跟踪效果的影响,提出一种基于混合相关滤波信息融合再检测的目标跟踪算法。首先,利用相关滤波算法提取到目标的方向梯度直方图HoG特征,利用颜色模板得到目标的颜色特征,计算两个模板的采样得分;其次,再将两者的特征信息用线性组合的形式进行特征信息融合确定目标位置,跟踪过程中,根据设定的阈值条件选择两个模板采样较大的得分再检测目标的位置;最后,输出所有帧目标位置的结果。与其他的算法进行比较,该算法在应对目标形变和背景杂波方面有较好的跟踪效果。 相似文献
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提出了一种将粒子滤波和CamShift相结合的多特征视觉跟踪方法.通过CamShift对粒子的位置和尺度同时进行优化,使得跟踪窗口能随着目标尺度的大小变化相应调整.同时采用自适应方式将颜色信息和运动信息在CamShift优化的粒子滤波框架下有效结合起来.该方法使用CamShift对粒子传播进行优化,每个粒子都收敛到目标附近,粒子的有效性得到提高.实验结果表明,使用10个粒子的CamShiit优化的粒子滤波的跟踪误差小于100个粒子的传统粒子滤波的跟踪误差.并且由于多特征的使用,目标在受到背景相似物体干扰和场景光线发生显著变化等情况下仍能实现稳定的跟踪.用较少的粒子就能实现稳定的跟踪,减少了计算代价,提高了跟踪的鲁棒性. 相似文献
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