抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位...     

基于多线索自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法

针对在复杂背景下,特别当目标与背景颜色相似、目标被遮挡时容易导致跟踪失败的问题,采用颜色与纹理两种互补特征融合的粒子滤波算法,同时提出一种融合策略自适应的抗遮挡跟踪方法,当遮挡发生时,适时切换融合策略,并在粒子滤波框架内嵌入mean-shift算法,克服了粒子退化现象。实验结果表明,该算法具有较强的抗遮挡能力,能够跟踪复杂背景下的目标。     

基于特定目标提议框的自适应跟踪算法

目前多数跟踪算法采用尺度遍历穷搜索策略应对目标的尺度变化,其跟踪性能和效率不佳。针对此问题,基于特定目标提议框提出一种自适应跟踪算法。对目标提议框生成算法进行改进,融入跟踪目标的尺度和位置信息,得到特定目标提议框并获取其特征。为确保跟踪的连续性,将自适应支持向量机作为跟踪模型,对特定目标提议框进行评分,得到目标位置。对均匀采样样本和特定目标提议框正负样本分类,进行模型更新。在OTB100数据库上进行对比实验,结果表明,与CNN-SVM、DeepSRDCF等算法相比,该算法能较好地适应目标的尺度变化和形变,有效提高跟踪效率。     

基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法

为了解决KCF目标跟踪中由于目标遮挡和目标尺度的变化造成跟踪目标丢失的问题,对核相关滤波器(KCF)目标跟踪的框架进行了研究,提出了一种基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法,引入了一种目标跟踪丢失后重新搜索定位目标的策略。利用尺度金字塔估计出目标的尺度,实现跟踪框自适应目标尺度大小,通过核相关滤波器(KCF)跟踪算法对目标进行跟踪。跟踪过程中对目标遮挡情况进行判断,当目标遮挡时,对当前帧跟踪框内的目标提取SIFT特征,生成模板特征。提取下一帧视频图像的SIFT特征并与模板特征进行匹配,框出与模板特征相匹配的目标,对目标继续进行跟踪。通过TB数据库标准视频序列和实际环境拍摄的视频序列进行测试。实验结果表明,跟踪框能适应目标的大小,在目标发生遮挡的情况下,能够重新找到目标并进行准确跟踪。     

基于改进TLD算法的无人机自主精准降落

四旋翼无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）在航拍、测绘、环境监测、快递等航空领域的广泛应用,对四旋翼无人机的可用性和可靠性提出了更高的要求,而其实现自主精准降落的功能是必不可少的。对目标进行快速鲁棒性跟踪是实现降落的重要基础,TLD（Tracking Learning Detector）算法为这一问题提供了一种有效的解决办法,虽然许多学者对其进行了研究并对传统的TLD算法进行了改进,但算法的跟踪精度及速度仍然难以满足无人机的降落要求。提出了一种基于TLD框架的目标跟踪算法来实现无人机与特定降落目标之间的相对定位。该算法在TLD框架下,提出一种基于目标形状特征自主确定降落目标的算法,提高了降落流程的自主性;用核相关滤波器（Kernelized Correlation Filter,KCF） 实现了TLD框架中的跟踪器,提高了算法的实时性、精准度及鲁棒性;同时在降落过程中采用一种基于方向梯度直方图特征（Histogram of Gradient,HOG）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM） 的目标识别方法,以实现目标检测自矫正,保证长时间准确跟踪目标。在七类模拟无人机进行降落的视频集下验证了该算法,与其他三种跟踪算法进行对比,并进行实际降落测试。测试结果表明,该算法的鲁棒性和精准度均优于其他算法,处理速度可达到31.47?f/s,故而在TLD框架下采用核相关滤波器作为跟踪器,对跟踪及检测结果进行有效融合并提高算法实时性的同时,增加的检测自矫正环节保证了长时间跟踪的准确度,从而有效地实现了无人机全自主精准降落。     

基于颜色块重检的自适应抗遮挡目标跟踪算法

为了解决目标跟踪过程中目标遇到遮挡物容易跟丢的问题,提出了基于颜色块重检的自适应抗遮挡目标跟踪算法。通过计算获取初始帧目标的颜色块,当发生遮挡时基于该颜色块信息对丢失帧进行颜色分割、形态学处理得到候选颜色块,并对候选颜色块进行匹配和定位,最终定位到实际目标。相比于LCT+的支持向量机检测器,基于颜色块的自适应目标重检测实现了对全局图像的目标重检测,有效避免了目标丢失的情况。在OTB50和OTB100上对所提算法的跟踪性能进行了评估,结果表明相比于LCT+和其他的主流跟踪算法,所提算法具有较好的抗遮挡性能。     

基于遮挡检测的尺度自适应相关滤波跟踪

近年来,相关滤波（CF）方法在目标跟踪领域的应用取得了骄人的成绩.本文针对相关跟踪在目标遮挡时效果不佳以及尺度变化方面不敏感的问题,提出了一个有效的遮挡检测机制和尺度变换策略.将跟踪目标以中心为原点分成四块矩形块,通过计算分析四块的峰值响应（Peak-to-Sidelobe Ratio,PSR）来判断目标受遮挡情况.并依据之前四个峰值响应点的位置,提出一个新的自适应尺度更新策略.在具有遮挡,尺度变化,光照变化等问题的公开数据集上对该方法进行测试,仿真实验表明,本文提出的自适应尺度的核相关滤波（OSCF）具有良好的跟踪性能.     

多特征融合且抗遮挡的长时目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中的遮挡、形变以及长时跟踪等问题进行研究,提出一种多特征融合且抗遮挡的长时目标跟踪算法.以判别尺度空间(DSST)算法为框架,融合颜色空间特征,引入APCE指标,增强目标位置的预测和抗遮挡能力,提高算法的鲁棒性;增加随机蕨分类器检测机制,在跟踪失败时对目标进行重新检测定位;在模型更新阶段,利用帧差法调整...     

基于ELM和核相关滤波器的自适应目标跟踪算法

针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标快速运动、尺度变化和遮挡情况下通常会导致跟踪失败的问题,在传统的KCF算法的基础上引入极限学习机(ELM),提出一种基于ELM和KCF的自适应目标跟踪方法。根据过去时刻的目标位置信息,利用ELM预测出当前帧目标的可能位置;在该位置上以目标区域为基础进行多尺度目标图像特征采样,通过KCF确定目标的最终位置和最佳尺度;通过计算目标位置响应图的振荡程度来自适应地改变模型的更新速率。在36组公开视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡、快速运动和尺度变化等问题,具有较为重要的理论研究和应用价值。     

遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的.     

基于无人机跟踪的目标反遮挡算法

随着计算机视觉和无人机的蓬勃发展,目标跟踪是当下研究热点之一;但对于该方向,目前存在大量问题,目标的遮挡就是其中之一;因此,为了解决该问题,在此提出了一种无人机抗遮挡目标跟踪算法;该算法基于均值漂移目标跟踪算法;采用动态参数选择策略和双预测机制相结合的方法来解决目标跟踪过程中的目标遮挡问题;为了避免目标丢失,算法中采用目标检测的方法;大量实验表明,在与现有的算法比较过程中,该算法展示出了对遮挡目标跟踪有较好的鲁棒性和实时性;与其他算法相比,其精度提高约了10%,平均目标符合率提高了约15%。     

引入特征重检的抗遮挡目标跟踪方法研究

针对视觉目标跟踪的遮挡问题,在TLD算法的基础上,引入特征重检环节,解决发生遮挡时因目标外观相似、背景聚类造成错判,提出了一种基于特征重检的抗遮挡目标跟踪研究方法(TLD-D),采用跟踪、检测、学习、再检测的策略。跟踪与检测相结合,对锁定的目标进行学习,获取目标最新的外观特征;当发生遮挡时,则启用特征重检环节,提取遮挡过程的"开始发生遮挡"和"遮挡结束"两个关键帧,然后在特征重检环节选用SIFT特征进行双向匹配标定目标,确保重新标定的目标为原被遮挡的跟踪目标,即"再检测"。OTB基准集上实验结果表明,与TLD算法、同类TLD改进算法以及其他经典跟踪算法相比较,TLD-D算法抗遮挡能力更强,鲁棒性更强,能够对目标长时间稳定跟踪。     

基于粒子滤波的分布式目标跟踪算法

根据无线传感器网络分布式目标跟踪的特性,提出一种改进粒子滤波算法。将簇内各节点最新的观测数据用极大似然估计法得到目标的状态信息,该信息作为参考分布更换粒子滤波部分粒子,引入模糊推理的数据融合方法为各个节点滤波结果分配不同权值,通过加权平均法得到目标的状态信息。仿真实验表明该算法能有效提高目标跟踪的精度。     

基于kAS特征的目标识别新方法

提出一种复杂背景下目标识别的新方法,利用Canny算子和多边形分别提取轮廓和逼近轮廓曲线,计算k邻接轮廓线段组(kAS)特征,利用ISODATA聚类算法得到kAS码书。提取特征时采用分块加权的kAS直方图,识别过程中采用支持向量机进行训练和分类。实验结果表明,该方法在复杂场景下可以获得较高的识别率,具有平移和尺度不变性等特点。     

基于覆盖算法的SVM雷达辐射源识别

传统的支持向量机(SVM)多值分类算法在构造多个二值分类器时存在计算量较大和分类速度较低的问题。为此,将覆盖思想引入SVM分类算法中,提出一种基于覆盖的SVM多分类算法,通过构造覆盖集寻找更紧致的优化区域,从而提高分类速度。将该算法应用到雷达辐射源识别中,仿真结果表明,该算法能够获得较好的识别效果。     

基于SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法

针对多目标跟踪过程中目标易丢失的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征的多目标跟踪算法。利用SIFT特征集,通过设置目标特征留存优先级,实时更新特征集,保存目标近几帧的稳定特征。对于半遮挡导致的物体丢失现象,提出一种根据匹配特征位置关系进行目标分离的方法,可有效标定遮挡发生时的各个目标。该算法无需目标的先验信息,通过留存优先级即可较稳定地跟踪多个目标。实验结果证明其对目标遮挡、尺度变化及形变具有较好的容错性和跟踪鲁棒性。     

自适应模糊支持向量机算法研究

一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。     

最小二乘小波支持向量机的DNA序列分类方法

目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L₂（R）（平方可积空间）子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。