基于时间一致性局部颜色特征的无纹理3D物体实时跟踪

针对无纹理3D物体跟踪算法在复杂背景和运动模糊的情况下容易跟踪失败、跟踪速度难以达到强实时等问题,提出一种基于时间一致性局部颜色特征的3D物体实时跟踪算法.首先在物体3D模型投影轮廓法向搜索线上计算像素颜色的加权均值作为局部颜色特征,增强颜色特征在复杂环境中的表征能力,并对局部颜色特征进行时间一致性更新,剔除前景背景颜色相似的局部颜色特征,以避免相似前景背景颜色导致的跟踪失败;然后定义基于局部颜色特征的能量函数,并推导该能量函数的解析导函数;最后改进了优化物体姿态的高斯牛顿法,通过添加阻尼参数防止姿态优化陷入局部极值,提高姿态估计精度和跟踪速度.实验使用7组测试视频验证文中算法,结果表明,该算法能更有效地克服复杂背景和运动模糊的干扰,在未使用并行计算的前提下可实现强实时跟踪.     

遮挡情况下目标局部特征在跟踪算法中的应用

为了解决视频目标跟踪中的遮挡问题,本文提出了一种新的目标局部形状特征——仿射不变三角形来对目标进行描述,所提取的仿射不变三角形特征具有平移、旋转和尺度不变的特性,在各种异常情况下仍然能够稳定地表征目标。本文采用仿射不变三角形特征量来进行有效的遮挡状态的判断,并将目标未被遮挡部分的局部形状特征量与运动预测结合起来进行基于模板的匹配跟踪,能够避免遮挡所导致的目标外观数据改变而引起的目标运动状态计算的错误,以解决目标在跟踪中的遮挡问题。实验结果证明,本文提出的局部形状特征能够比较准确地判断目标的遮挡状态,并且能够有效地提高跟踪算法的准确性和稳定性。     

基于三维模型和深度灰度约束加权的人脸姿态跟踪

提出种基于人脸三维模型和深度灰度约束加权对单目视频图像序列中的人脸空间姿态进行跟踪的方法．首先用仿射变换的方法得到初始帧的人脸姿态参数并作为姿态跟踪的起点;然后用三维几何信息对线性灰度和深度约束方程加权得到更精确的帧间运动参数,为了消除光照变化和遮蔽的影响,在跟踪过程中逐帧自动进行特征点更新．对模特头像和真实人脸的实验结果表明：该方法能实现精确而可靠的姿态跟踪,特别对深度方向变化较大的运动,效果更为明显．     

Mutual Information-Based 3D Object Tracking

We propose a robust methodology for 3D model-based markerless tracking of textured objects in monocular image sequences. The technique is based on mutual information maximization, a widely known criterion for multi-modal image registration, and employs an efficient multiresolution strategy in order to achieve robustness while keeping fast computational time, thus achieving near real-time performance for visual tracking of complex textured surfaces. Electronic Supplementary Material The online version of this article () contains supplementary material, which is available to authorized users.     

基于置信度的加权特征融合相关滤波跟踪

目前机器视觉应用广泛，视频目标跟踪的过程中会遇到各种挑战。为解决单一特征鲁棒性差，模型和尺度更新机制不健全的问题，提出了一种将自适应加权特征融合方法与置信度模型及尺度更新机制相结合的相关滤波目标跟踪算法。算法将互补的梯度和颜色特征进行融合，通过计算各特征滤波响应来决定下一帧在融合特征中各自所占的权重，凸显优势特征，使目标与背景更具区分度。同时引入置信度更新机制，防止模型更新引入遮挡物、相似干扰，提高正确率。最后提出一种新的尺度更新策略，简化冗余代码，使跟踪更精确的同时降低时间代价。实验结果证明，该算法在精度和正确率上都比几种现有相关滤波算法更优，应对相似目标干扰和遮挡情况具有更高鲁棒性。对相关滤波算法进行了改进，加入了特征融合和更新机制，使算法提高了跟踪效果，具有一定的应用价值。     

基于结构化的加权联合特征表观模型的目标跟踪方法

为了解决单目标跟踪中的光照变化、部分遮挡问题,提出了一种结构化的加权联合特征表观模型.该模型将被跟踪的目标图像划分成若干图像块,在每个图像块内计算其颜色特征和纹理特征,将这些特征加权形成特征向量作为目标的表观模型.以该模型为基础,利用贝叶斯理论,提出一种跟踪方法.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于区域的手指三维运动跟踪

提出了基于区域的多连接体(手指)的三维运动跟踪算法.该算法首先用多约束融合的方法以及手指的运动特性,得到初始帧手指的三维结构;然后根据刚性多连接体的运动模型以及相应的姿势约束模型,给出了这一特殊运动模型三维运动估计的优化算法,此算法能够鲁棒地估计手指的三维运动;最后利用区域跟踪的方法获取多连接体三维运动,并在真实的手指序列图象中实现了该算法.实验结果证实了该算法的有效性.     

基于Co-Training的协同目标跟踪

运动目标跟踪是计算机视觉的核心问题之一,广泛应用于诸多领域。该文提出一种基于Co—Training半监督学习框架的目标跟踪方法。该方法融合2种互相独立的特征信息来描述目标模型,采用Co—Training来协同更新模型,有效避免了现有方法的误差累积问胚。实验结果证明,该方法在复杂场景下仍能实现稳定有效的跟踪。     

基于激光雷达的无人驾驶3D多目标跟踪

无人驾驶汽车行驶是连续时空的三维运动, 汽车周围的目标不可能突然消失或者出现, 因此, 对于感知层而言, 稳定可靠的多目标跟踪(Multi-object tracking, MOT)意义重大. 针对传统的目标关联和固定生存周期(Birth and death memory, BDM)管理的不足, 提出基于边界交并比(Border intersection over union, BIoU)度量的目标关联和自适应生存周期管理策略. BIoU综合了欧氏距离和交并比(Intersection over union, IoU)的优点, 提高了目标关联的精度. 自适应生存周期管理将目标轨迹置信度与生存周期相联系, 显著减少了目标丢失和误检. 在KITTI多目标跟踪数据集上的实验验证了该方法的有效性.     

视频运动捕获系统中多标记点的三维跟踪算法

针对视频运动参数捕获系统中标记点无法被正确匹配及跟踪的问题,提出一种多目标三维立体跟踪算法。该算法通过二维和三维卡尔曼滤波预测来标记点的位置,并利用三维立体匹配方法以及外极限约束关系,解决了多标记点的匹配和跟踪问题。实验结果表明,该算法是有效的。     

一种用于目标物体跟踪的人工标志

论文提出一种用于AR系统中进行运动目标跟踪的点阵图像,并给出了提取这个点阵图像特征点的算法。目标物体跟踪系统在CCD实时采集的、包含被跟踪目标的场景图像中提取点阵图像的特征点,这些特征点的坐标作为计算目标运动状态提供必要的参数。该标志可以用在具有复杂背景的目标物体跟踪系统中。     

基于车载环境的交通目标跟踪

针对车载环境下小目标难以识别和相机动态移动造成的目标跟踪精度下降问题, 提出一种基于改进YOLOv5与ByteTrack的交通目标跟踪方法. 首先, 引入Transformer与加权特征金字塔(BiFPN)结构的思想重构YOLOv5检测网络, 有效捕获了特征的全局依赖关系, 缓解了深层卷积小目标信息丢失问题, 改善了车载环境下的目标检测性能. 此后, 以ByteTrack为基础提出了添加相机移动补偿的CMC-ByteTrack跟踪方法, 更精准地描述了视频前后帧的数据关联关系, 提高了相机大幅位移时的跟踪精度. 实验结果表明, 改进YOLOv5的平均检测精度(mAP)达到了82.2%, 相比原算法提高了3.9%, 与CMC-ByteTrack结合后的跟踪准确性(MOTA)相比改进前的跟踪方法提高了2.8%.     

结合自适应更新策略和再检测技术的跟踪算法

基于相关滤波器的跟踪算法在计算机视觉领域表现出了卓越的性能,但是传统相关滤波器由于采用固定系数更新策略,在复杂环境下很容易发生模型漂移甚至因无法重新找回所跟踪的目标导致跟踪失败.为了使跟踪算法在遇到背景杂波、遮挡等问题时能具有更好的鲁棒性,提出了一种基于自适应更新策略和再检测技术的关联跟踪算法.自适应更新策略根据跟踪结...     

基于局部特征聚合网络的三维语义分割

激光雷达采集的自动驾驶场景点云数据规模庞大且包含丰富的空间结构信息,一些方法将点云变换到体素化网格等稠密表示形式进行处理,但却忽略了点云变换引起的信息丢失问题,导致分割性能降低。为此,提出了一种基于局部特征聚合网络的三维语义分割方法。其中的局部特征融合模块,聚合中心点的K个最近点的特征,并通过强大的注意力机制,得到增强的点特征,从而弥补丢失的信息,提高网络的分割精度。此外,为了提高小物体的分类精度,提出了3D注意力特征融合块,通过摒弃常规的特征图拼接,使用注意力机制来决定不同层次语义特征的权重,得到更加丰富的语义特征,提高网络的性能。在SemanticKITTI和nuScenes数据集上的大量实验表明了该方法的优越性。     

基于自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征的均值漂移目标跟踪算法

针对以颜色特征建立概率模型的Mean Shift目标跟踪算法在光线变化时存在的缺陷,提出了一种融合 改进型纹理特征与HSV颜色特征的Mean Shift目标跟踪算法。首先,设计一种具有抗光性能的自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征算子,该算子利用Kirsch算子的8个方向模板所求的差值,并采用LBP模板均值作为自适应阈值,再按照旋转不变LBP原理提取局部纹理特征;其次,利用不同特征相似性系数间的关系作为加权准则来构建新的权重;最后,将其嵌入到Mean Shift算法中以实现目标跟踪。对比实验结果表明,本算法在光线变化场景中也具有良好的目标跟踪特性,广泛适用于光照变化和姿态变化等复杂场景下的目标跟踪领域。     

特征融合与训练加速的高效目标跟踪

基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题.针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪.增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息.深度互相关操作得到候选窗口响应(Response of Candidate Wind...     

基于局部稀疏表示的三维模型识别算法

为了对未知分类信息的三维模型进行分类,提出三维模型分类识别算法.首先以改进的形状直径函数(shape diameter function,SDF)特征描述符为基础对所有三维模型提取特征向量,并将未知分类信息的三维模型作为测试模型,在已知分类的三维模型数据库中找到与测试模型最相似的k个模型;然后在这k个模型中利用稀疏表示分类方法对测试模型进行识别;最后确定测试模型在三维模型数据库中的分类信息.实验结果表明,该算法简单且易于实现,具有较高的识别准确率及较强的鲁棒性.     

融合多种几何特征的三维人脸识别算法

由于对光照、姿态变化的不敏感, 三维人脸识别算法已经受到人们的极大关注, 其中三维人脸特征的表示、获取以及多种表示特征的有效融合仍然是三维人脸识别的核心问题. 本文提出一种三维人脸识别方法, 该方法针对归一化的三维人脸数据, 选取人脸的曲面特征和描述人脸特征相互关系矩阵的主分量特征作为人脸表示特征, 给出了各特征的提取方法及同类特征的相似性度量, 进而提出了一种对各类特征进行加权融合的方法, 即通过分析不同特征的分类识别能力, 根据Fisher的线性判别准则, 以类内和类间特征相似度的均值差与类内和类间的散度平方和之比的大小作为该类特征权重, 在决策层为不同的特征赋予不同的权重. 最后, 基于公开发布的BJUT-3D三维人脸数据库进行了识别性能实验. 实验结果证明, 本文的特征融合方法比一般的加权策略有更好的识别性能．     

A Local Contrast Fusion Based 3D Otsu Algorithm for Multilevel Image Segmentation

To overcome the shortcomings of 1D and 2D Otsu’s thresholding techniques, the 3D Otsu method has been developed. Among all Otsu’s methods, 3D Otsu technique provides the best threshold values for the multi-level thresholding processes. In this paper, to improve the quality of segmented images, a simple and effective multilevel thresholding method is introduced. The proposed approach focuses on preserving edge detail by computing the 3D Otsu along the fusion phenomena. The advantages of the presented scheme include higher quality outcomes, better preservation of tiny details and boundaries and reduced execution time with rising threshold levels. The fusion approach depends upon the differences between pixel intensity values within a small local space of an image; it aims to improve localized information after the thresholding process. The fusion of images based on local contrast can improve image segmentation performance by minimizing the loss of local contrast, loss of details and gray-level distributions. Results show that the proposed method yields more promising segmentation results when compared to conventional 1D Otsu, 2D Otsu and 3D Otsu methods, as evident from the objective and subjective evaluations.      

基于遗传算法搜索的运动目标跟踪

随着视频监视系统智能化要求的提高,监控系统对运动目标的正确跟踪已成为本领域的一个研究热点。如何通过摄像头采集的2维视频画面,获得目标物的纵深运动状态,从而实现对摄像机焦距的控制是需要解决的问题。为此,提出了一种基于遗传算法搜索的运动目标跟踪方法,采用遗传算法,对运动目标的3维边缘特征模板进行最佳匹配,获得对目标位置以及大小的正确跟踪,以实现对摄像机焦距的控制,保证了被跟踪目标物能够在监控画面中大小相对稳定,提高了监控的质量。