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.     

团块与Mean-Shift结合的局部遮挡目标跟踪

传统的基于Mean-Shift的目标跟踪方法利用目标的全局特征进行跟踪,在局部遮挡情况下跟踪效果不佳。提出一种基于团块建模和Mean-Shift相结合的利用目标局部特征的运动目标跟踪方法,对目标进行团块建模,利用Mean-shift算法对各团块进行跟踪,在此基础上确定目标新位置。该方法能够在目标发生局部遮挡时,自动选取未被遮挡的团块的跟踪结果来确定目标的位置。为了提高方法对背景干扰的鲁棒性,采用背景加权的Mean-Shift算法。实验结果表明：该方法在局部遮挡的情况下可较好地进行目标跟踪,跟踪效果优于报导的基于Mean-Shift的方法。     

视频中遮挡情况下目标的跟踪*

提出了一种基于概率外观模型和Condensation的跟踪方法.该方法通过分析目标前景MBB重叠关系检测遮挡的产生和解除,在目标未遮挡时建立并更新目标的概率外观模型.当遮挡发生后,利用目标共面条件确定目标前后关系,通过合并目标模型计算系统观测似然度概率.算法统一在Condensation框架下进行有遮挡和无遮挡的跟踪.实验证明了该方法的有效性.     

遮挡情况下的视觉目标跟踪方法研究

将目标整体相关匹配算法和目标各子块相关匹配作表决的算法相结合,有效解决了运动目标被遮挡的跟踪问题.目标被遮挡,表现为某些子块被遮挡且匹配错误.对被遮挡的子块使其不参与表决,也不参与整体相关匹配的计算,只利用目标剩余的能代表目标本身属性的未遮挡子块继续跟踪目标.实验结果表明,采用的两种算法互为补充,对解决遮挡情况下目标的视觉跟踪是有效的.     

自适应HLBP纹理特征的Meanshift目标跟踪算法

结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(LBP)纹理特征的Meanshift跟踪算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法在背景复杂或背景简单的情况下都表现出了稳健而准确的跟踪特性,且在部分遮挡的情况下仍可以正确地跟踪目标。     

基于稀疏表达的遮挡目标跟踪算法

针对视觉跟踪中的目标遮挡问题,提出一种基于稀疏表达的视觉跟踪算法。采用稀疏表达方法描述跟踪目标,构造基于Gabor特征的目标词典和遮挡词典,通过l1范数最优化求解稀疏表达系数。在粒子滤波框架下跟踪目标,根据稀疏表达系数判断遮挡,并利用重构残差更新遮挡情况下的粒子权重。在目标模板更新时,通过引入可靠性评价来抑制模板漂移。实验结果表明,该算法能够有效地跟踪处于遮挡状态下的运动目标,并对目标姿态变化以及光照变化具有较好的鲁棒性。     

在线特征选择和遮挡处理的目标跟踪*

为了提高相似物体干扰、光照变化等复杂环境下目标跟踪的稳定性,提出利用Fisher准则的在线选择鉴别性特征,将在线特征选择嵌入到跟踪算法中。但是,在目标被严重遮挡时仍在线选择鉴别性特征,会使目标模板偏移,导致跟踪失败。为了在目标被严重遮挡的情况下仍能在线选择鉴别性目标特征,选择一个可靠的子区域来推测被遮挡目标的颜色特征,再选择鉴别性特征。实验结果表明该方法在相似物体干扰、被跟踪目标被遮挡等复杂环境下极大地改善了跟踪的稳定性。     

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%。     

多物体遮挡情况下的视觉跟踪算法研究

针对视频监控中多运动物体间的遮挡问题,提出了一种新的结合全局特征和局部特征匹配的目标跟踪算法。该算法采用直方图的方法和基于分块的方法共同表达目标的灰度特征。遮挡发生前实时进行遮挡预判,遮挡时,利用基于块分类的方法跟踪目标,遮挡结束后,通过直方图匹配重新定位目标。实验结果证明了该方法的有效性和优越性。     

适用于遮挡问题的目标跟踪算法

提出一种基于网格模型的目标跟踪算法．该算法首先进行遮挡区域检测，然后进行网格结点的运动估计和网格更新过程完成目标的多帧跟踪．改进的遮挡区域检测算法有效地提高了检测准确度，从而确保遮挡区域的准确跟踪；网格结点的运动估计是通过特征窗口运动补偿匹配完成，可以有效地克服块效应．实验证明，该算法解决了二维运动估计时网格模型在遮挡区域存在的问题，并可以有效地进行目标准确跟踪．     

一种对背景干扰及遮挡鲁棒的视频目标跟踪算法

为了在背景干扰、遮挡环境下可靠地跟踪目标,提出了一种特征融合式粒子滤波跟踪算法,改造了传统的边缘方向直方图模型,使其对平移更敏感,以利于提高跟踪精度;利用均值漂移模块检测干扰,依据两种特征对目标和干扰的区分能力调节它们在观测模型中的权重,以抑制干扰;设计混合相似度指标检测遮挡,实时调整系统模型以适应遮挡环境;通过在模型更新过程中引入相互监督机制,缓解模型漂移问题,实验结果表明,算法是有效的。     

一种基于贪心搜索的实时多目标遮挡处理算法

提出了一种固定摄像机遮挡条件下的多目标跟踪算法,包括基于区域相关的运动前景分割、基于合并--分裂检测的数据关联和基于贪心搜索的遮挡目标定位三部分. 该算法的主要特点表现在: 1)将遮挡条件下的目标跟踪问题转化为一个已知目标数量和特征的图像分类问题; 2)用贪心搜索和积分图算法快速定位遮挡中的目标,保证了算法的实时性; 3)对目标数量无约束,能够处理多目标相互遮挡下的跟踪问题(发生遮挡的目标数量大于等于2), 且对目标的遮挡程度和目标运动模式无约束,具有良好的可扩展性. 采用手工标定的IBM多人遮挡数据库的测试结果证明了算法的有效性.     

利用多级量化局部纹理特征的图像跟踪算法

针对传统的基于纹理特征的跟踪算法采用统计直方图描述目标,表达不够精确且计算量较大的问题,提出一种基于多级量化的局部纹理特征的点对点的图像跟踪算法.首先定义了一种高维纹理特征,其对单个的点具有较强的描述能力;随后通过矢量运算进行点对点匹配,根据匹配得出的点集的空间位置,利用均值漂移矢量实现初步定位;最后通过连续缩放窗口比例,同时使用颜色信息验证候选窗口与原始窗口的相似度,确定目标的位置和尺度.实验结果表明,该算法在场景复杂、噪声较大的环境中仍能准确地搜索到目标;在目标尺度变化时也具有较强的鲁棒性.     

一种基于目标分割的实时跟踪方法

为减少颜色相似背景在目标跟踪过程中对跟踪结果的影响,提出一种基于目标分割的实时跟踪方法。利用背景差分的方法进行目标分割,使用目标位置、大小及颜色的特征完成目标状态的更新,对连续帧之间的目标实施匹配跟踪,当2个目标重合分离时采用目标大小、颜色特征实现匹配。实验结果表明,该方法匹配跟踪速度较快、跟踪效果较好。     

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.     

面向多目标跟踪系统的专用循环目标检测器

多目标跟踪技术在视频分析、信号处理等领域有着广泛的应用。在现代多目标跟踪系统通常遵循的“按检测跟踪”模式中,目标检测器的性能决定了多目标跟踪任务的跟踪精度和速度。为提高多目标跟踪系统跟踪性能,提出了面向多目标跟踪系统的专用循环目标检测器,它利用视频帧序列间高度相似性的特点,依据先前帧的目标位置信息和当前帧相对于先前帧的变化得分图来选取候选框,解决了传统二阶段目标检测器中使用候选框推荐网络带来的参数量和计算量大的问题,同时融合了目标外观特征提取分支,进一步减少了多目标跟踪系统整体运行时间。实验表明,专用循环目标检测器及其他最先进的检测器分别应用于多目标跟踪系统,采用专用循环目标检测器时能够在保证多目标跟踪系统跟踪精度的情况下提升跟踪速度。     

3D Object Tracking with Adaptively Weighted Local Bundles

The 3D object tracking from a monocular RGB image is a challenging task.Although popular color and edge-based methods have been well studied,they are only applicable to certain cases and new solutions to the challenges in real environment must be developed.In this paper,we propose a robust 3D object tracking method with adaptively weighted local bundles called AWLB tracker to handle more complicated cases.Each bundle represents a local region containing a set of local features.To alleviate the negative effect of the features in low-confidence regions,the bundles are adaptively weighted using a spatially-variant weighting function based on the confidence values of the involved energy terms.Therefore,in each frame,the weights of the energy items in each bundle are adapted to different situations and different regions of the same frame.Experiments show that the proposed method can improve the overall accuracy in challenging cases.We then verify the effectiveness of the proposed confidence-based adaptive weighting method using ablation studies and show that the proposed method overperforms the existing single-feature methods and multi-feature methods without adaptive weighting.     

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.