L0正则化增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法

针对传统跟踪算法不能在复杂场景下进行有效跟踪的问题,提出一种基于L0正则化增量正交投影非负矩阵分解(incremental orthogonal projective non negative matrix factorization,IOPNMF)的目标跟踪算法。在粒子滤波框架下采用IOPNMF算法在线获得跟踪目标基于部分的表示以构建模板矩阵,然后将每帧中的候选样本建立基于模板矩阵的线性表示,对表示系数进行L0正则化约束,并提出快速数值解法,同时引入粒子筛选机制,加快跟踪速度。实验结果表明,新算法能够解决跟踪过程中出现的遮挡、光照变化、运动模糊等影响跟踪性能的因素,具有较高的平均覆盖率和较低的平均中心点误差。     

自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法

提出一种自适应模板更新的粒子滤波实时跟踪算法。在粒子滤波的跟踪框架下,目标模板的自适应观测模型采用含有三个分量的混合高斯模型来建模并用增量EM算法在线更新,很好地解决了模板更新问题。实验结果表明:该跟踪算法在光照变化条件下的红外目标、外观姿态快速变化、局部遮挡等情况下的目标跟踪实验均能长时间稳定地跟踪目标,且无需普通粒子滤波算法的重采样策略,计算简单,易于硬件并行实现。     

基于自适应扩展H∞滤波的机动目标被动跟踪

为提高对机动目标的跟踪效果,提出了一种基于扩展H_∞滤波的自适应交互多模多被动传感器机动目标跟踪算法。利用简化的Sage-Husa自适应滤波器与交互多模相结合,对多被动传感器测得的目标角度信息进行融合,解决了被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,将扩展H_∞滤波器作为模型条件滤波器,通过调节扩展H_∞滤波器参数和量测噪声预测协方差矩阵,增强了对外界干扰的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法比扩展卡尔曼滤波交互多模算法和标准交互多模算法具有更高的跟踪性能,在多站被动红外搜索与跟踪中是一种有效的跟踪算法。     

基于PDAF和线性预测的实时小目标跟踪算法

根据红外图像中小目标的典型特征提出了一种新的小目标检测算法。利用图像小目标的微分几何特性,计算图像的最小法向曲率,并以此为阈值,获得小目标的候选区对象,以实现目标检测。针对复杂背景下跟踪过程出现背景杂波干扰或目标受到遮挡时,出现目标消失的问题,提出了一种基于概率数据互联滤波器和线性预测技术相结合的实时跟踪算法,以提高目标跟踪的稳定性和精度。最后,利用实际录制的图像序列进行仿真实验,可准确跟踪信噪比不小于2、运动速度为1帧/像素的目标,验证了算法的有效性和实时性。     

改进重加权稀疏子空间聚类算法

稀疏子空间聚类作为先进的子空间聚类算法,不仅能有效地聚类高维数据,而且可以直接对含有噪声、稀疏无关字典等干扰信息的复杂数据进行处理。但是现有的稀疏优化框架都不能很好地满足表示系数矩阵类间稀疏和类内一致的特性。因此,考虑将反正切函数和对数函数的性质同时引入到重加权的l₁最小化框架中,使其能够同时满足 l₀ 范数在数据较小时斜率趋于无穷、数据较大时斜率趋于零的两个重要特征,从而更好地逼近l₀最小化框架,并基于此提出改进的重加权稀疏子空间聚类算法。实验表明相较于其他子空间算法,所提算法有着更好的聚类性能。     

复杂背景下基于改进粒子滤波的红外人体跟踪

为解决复杂背景下红外图像序列中的人体跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波跟踪方法。根据红外图像中人体目标的特点,首先建立人体的灰度直方图来提取其灰度特征,同时采用一种新的基于帧间差分和灰度概率分布图的方法提取其运动特征。然后将上述两种特征融合到粒子滤波框架中,用于粒子权值的计算,最终实现红外序列中人体的稳健跟踪。实验结果表明,和传统粒子滤波算法相比,该方法大大提高了复杂背景下红外人体跟踪的准确性和有效性,跟踪结果令人满意。

Abstract：

An improved particle filter tracking algorithm was proposed to solve the problem of human tracking in infrared image sequences under complex background.According to the characters of the human in the infrared images,the algorithm firstly constructed the gray histogram of the human to extract the gray feature,and at the same time utilized a new method based on the inter-frame difference and gray probability distribution image to get the motion feature.Then,the above-mentioned two features were fused into the particle filter frame to calculate the particle weights.Finally the robust tracking of human in infrared image sequences was achieved.The experimental results show that compared with the traditional particle filter algorithm,the presented method greatly improves the accuracy and effectiveness of the infrared human tracking under complex background,and the tracking results are satisfactory.     

基于局部背景加权直方图的目标跟踪

针对传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法难以在复杂环境下对目标进行有效跟踪的问题,提出了一种基于局部背景加权直方图的目标跟踪算法,该算法将目标的局部背景看作上下文,将其引入目标表征。在粒子滤波跟踪算法框架下,用局部背景加权直方图来表征目标,以增强目标与背景的鉴别性,从而突出目标区域内的前景信息。各种场景的实验结果比较表明,提出的跟踪算法比传统的颜色直方图和加权颜色直方图跟踪算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对目标被局部遮挡及跟踪环境光照变化较大等情况。     

基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法

提出一种基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将色彩的空间相关性信息引入到目标的特征表达当中,弥补了一般色彩直方图的不足.试验表明,该算法不仅能在目标与背景颜色相近的情况下准确的跟踪到目标,而且能在目标发生旋转和部分遮挡的情况下也能保证不丢失目标.     

基于模板匹配的多模式车辆跟踪算法

动态目标识别与跟踪是计算机视觉研究的热点问题,为实现汽车辅助驾驶系统中复杂背景下多目标的稳定跟踪,提出了一种基于灰度图像模板匹配的多模式车辆跟踪算法。根据不同模式下车辆灰度图像的特点,分别采用目标边缘特征更新模板、切割分块模板和逆转模板实现了车辆在正常行驶、遮挡及边界条件下的稳定跟踪。算法应用于道路多个车辆目标跟踪提高了目标形变和遮挡情况下的跟踪鲁棒性,采用改进的金字塔加速算法提高了跟踪速度。     

基于m-best数据关联和小轨迹关联多目标跟踪算法

视频多目标跟踪中目标较多时,联合概率数据关联算法计算量大,实时性差。由于遮挡等问题,联合概率数据关联算法得到的往往是目标的轨迹片段。针对上述问题,首先利用线性规划自适应迭代求解m个最优联合事件简化联合概率数据关联算法,然后提出基于Kalman滤波及外推法的双向运动预测计算轨迹间的距离矩阵,用近邻传播聚类对目标的轨迹片段进行关联。实验结果表明,本文提出的方法在目标多且容易发生遮挡的情况下仍能够实时有效的跟踪,提高了跟踪准确度,具有一定的抗干扰能力。     

基于零空间l1范数最小化的ISAR成像方法

在目标场景散射率分布满足稀疏性假设下,压缩感知(compressive sensing, CS)成像与传统距离-多普勒成像方法相比,可以使用很少的数据获得良好的图像,图像对比度高,没有旁瓣干扰。本文提出了一种基于零空间l₁范数最小化的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) CS成像方法。从解欠定方程组的角度,将待重建目标图像分解为初猜值与残余值两部分。首先使用加权最小二乘(weighted lease square, WLS)法估计初猜值,作为目标初像；然后将待重建目标场景散射率的l₁范数作为额外的一个非线性测量值引入到图像重建中,在卡尔曼滤波框架下,利用非线性“伪测量”值,最小化待重建目标场景的l₁范数来估计零空间中残余值的解。实测ISAR数据处理验证了所提算法的有效性。与正交匹配追踪算法(matching pursuit algorithm, OMP)和primal-dual l₁范数最小化方法相比,所提方法获得的成像效果更好,成像时间比primal-dual l₁范数最小化方法更短。     

融合常规运动目标和突然机动目标的图像跟踪系统

当舰载或机载光电传感器晃动、掉帧或者目标做复杂战术机动时,跟踪目标在相邻帧间会突然改变原来的运动轨迹,此时如何有效跟踪突然机动目标是一个难点问题。首先利用基于组合基于(speeded up robust features,SURF)特征描述子的二帧差分法进行背景差分,然后再利用卡尔曼滤波给出目标的预测位置,在以此为中心的搜索区域内用Mean shift跟踪方法寻找目标的最佳匹配,同时逐帧根据卡尔曼滤波的先验预测误差协方差判断目标是否出现机动。在检测到目标机动后,利用基于显著密度的高效子窗口搜索方法快速检测视场内的所有可疑目标,最后利用SURF算法进行特征匹配筛选出原始跟踪目标并返回目标位置,实现突然机动目标的自动可靠跟踪。仿真实验表明,新系统无论针对常规运动目标还是突然机动目标都能保证又快又准的跟踪效果。     

基于SVM数据融合的实时粒子滤波算法

采用粒子滤波的目标跟踪算法在粒子数目较多时计算量大、实时性差,针对该问题提出了一种新的基于支持向量机数据融合的实时粒子滤波算法。该算法在估计窗实时粒子滤波的基础上,使用支持向量机融合窗内不同时刻粒子集,并根据融合的结果更新粒子权值,实现对目标状态的快速跟踪。相对于原算法采用最小化Kullback-Leibler距离来调整估计窗混合分布的权值,该方法的计算复杂度低、速度快,进一步提高了算法的实时性。对纯角度目标跟踪问题的仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

基于加权l1范数优化的双基地ISAR稀疏成像算法

针对低信噪比条件下实现双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)稀疏孔径成像时重构质量较差的问题, 提出了一种基于加权l₁范数优化的高分辨成像算法。首先, 假设各像元稀疏非同分布, 利用贝叶斯准则和最大后验概率估计将双基地ISAR稀疏孔径成像问题转化为加权l₁范数约束问题, 建立成像模型; 然后, 利用柯西-牛顿算法进行加权l₁范数约束最优化问题的求解, 实现目标图像重构。由于假设各像元独立非同分布, 故通过像元加权的方式更好地利用了目标的能量聚集和结构特性, 提高了成像质量。最后, 仿真实验验证了算法的有效性和优越性。     

基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外弱小目标跟踪问题,提出基于unscented粒子滤波的目标跟踪算法。状态转移先验概率中未考虑当前测量对状态估计的作用,为克服传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波建议分布的缺点,采用UKF生成粒子滤波的建议分布(UPF),并从中抽样粒子。由于考虑到当前观测值在状态后验估计中产生的影响,改善了目标状态估计的性能,且实验所需粒子数目大大少于传统粒子滤波算法所需粒子数目。用实际红外图像对所提算法做了仿真实验,结果表明,用该方法得到的状态估计结果优于用传统粒子滤波算法和用扩展卡尔曼滤波作为建议分布的粒子滤波算法获得的结果。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。