基于难例挖掘和自适应时间正则化的视觉目标跟踪算法

针对复杂情况下视觉目标跟踪算法性能严重退化的问题,提出一种基于难例挖掘和自适应时间正则化的视觉目标跟踪算法.首先,该算法在Staple算法基础上,深度挖掘困难负样本用于相关滤波器训练,提高了跟踪算法的抗干扰能力;其次,加入自适应时间正则化约束,根据目标响应图的变化情况,自适应确定时间正则化系数及模型更新策略,增强了跟踪算法的鉴别能力.在数据集OTB-2015、TC-128和UAV123上的实验结果表明,该算法能够有效应对复杂情况下跟踪性能退化的问题,且运行速度超过30帧/秒,满足实时性需求,综合性能优于对比算法.     

多相关滤波自适应融合的鲁棒目标跟踪

目的 由于目标在复杂场景中可能会发生姿态变化、物体遮挡、背景干扰等情况,目标跟踪仍然是一个具有挑战性的课题。目前判别性相关滤波方法在目标跟踪问题上获得了成功而又广泛的应用。标准的相关滤波方法基于循环偏移得到大量训练样本,并利用快速傅里叶变换加速求解滤波器,使其具有很好的实时性和鲁棒性,但边界偏移带来的消极的训练样本降低了跟踪效果。空间正则化的相关滤波跟踪方法引入空间权重函数,增强目标区域的滤波器作用,在增大了目标搜索区域的同时,也增加了计算时间,而且对于目标形变不规则,背景相似的情景也会增强背景滤波器,从而导致跟踪失败。为此,基于以上问题,提出一种自适应融合多种相关滤波器的方法。方法 利用交替方向乘子法将无约束的相关滤波问题转化为有约束问题的两个子问题,在子问题中分别采用不同的相关滤波方法进行求解。首先用标准的相关滤波方法进行目标粗定位,进而用空间正则化的相关滤波跟踪方法进行再定位,实现了目标位置和滤波模板的微调,提高了跟踪效果。结果 本文算法和目前主流的一些跟踪方法在OTB-2015数据集中100个视频上,以中心坐标误差和目标框的重叠率为评判标准进行了对比实验,本文算法能较好地处理多尺度变化、姿态变化、背景干扰等问题,在CarScale、Freeman4、Girl等视频上都表现出了最好的跟踪结果;本文算法在100个视频上的平均中心坐标误差为28.55像素,平均目标框重叠率为61%,和使用人工特征的方法相比,均高于其他算法,与使用深度特征的相关滤波方法相比,平均中心坐标误差高了6像素,但平均目标框的重叠率高了4%。结论 大量的实验结果表明,在目标发生姿态变化、尺度变化等外观变化时,本文算法均具有较好的准确性和鲁棒性。     

基于CamShift的自适应颜色空间目标跟踪算法

CamShift算法只适于特定颜色目标的跟踪,针对这一不足,提出了自适应颜色空间目标跟踪算法。依据当前测量值,根据类间平均距离动态选择当前颜色空间。颜色空间更新判断机制的引入,降低了颜色空间更新带来的时间开销。实验结果表明,该算法可以更准确地在复杂背景下的跟踪各种色彩的目标。     

基于双模型融合的自适应目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中的光照变化、背景混乱和目标形变等问题,提出一种背景抑制的HS直方图和核相关滤波双模型融合的自适应跟踪算法。首先引入非线性核相关滤波跟踪模型;其次提出背景抑制的HS颜色直方图跟踪模型,通过分离亮度分量以减小光照干扰,并采用背景加权突出目标信息;然后提出一种自适应融合策略,根据目标与背景的HS特征相似度来动态调整两个模型融合权重,以降低背景混乱和目标姿态变化的影响;最后针对目标尺度变化问题,采用尺度金字塔估计策略进行解决。实验表明,与现有算法相比,提出的算法能更好降低光照、背景混乱等复杂因素干扰,鲁棒性更强。     

基于自适应分块的视频目标跟踪方法研究*

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出了一种基于颜色特征的自适应跟踪算法。该算法利用模糊K均值聚类将目标自适应分块,采用单调递减的核函数对子块进行加权,目标模型的更新只需更新子块的颜色均值,计算量小。在跟踪过程采用目标整体匹配的方法,结合设计的自适应Kalman滤波器,有效地解决了跟踪过程中的目标遮挡问题。实验结果表明,新算法能够实现目标的准确跟踪。     

多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法

相关滤波算法因无法充分利用深度特征和浅层特征的互补特性而限制跟踪性能.针对该问题,文中提出多空间分辨率自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先,使用更深的ResNet-50网络提取深度特征,提高特征表示在跟踪过程中的鲁棒性和鉴别性.再针对不同特征具有不同空间分辨率的特点,从视频帧中分割不同尺度的图像块作为搜索区域,更好地平衡边界效应和样本数目.最后,引入自适应特征融合方法,以自适应的权重融合两类特征的响应图,充分利用其互补特性.在多个标准数据集上的实验证实文中算法的有效性和鲁棒性.     

基于自适应特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。     

基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法

空间直方图融合了目标的颜色信息和颜色的空间分布信息,比传统的颜色直方图更具有目标鉴别能力。在基于粒子滤波算法的目标跟踪系统框架中,采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型,通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,提出一种基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法。实验结果表明,相比传统的基于颜色直方图的粒子滤波算法,提出的算法具有更好的鲁棒性。     

畸变感知相关滤波目标跟踪算法

针对现有相关滤波跟踪算法在目标畸变情况下应对能力不足和滤波器模型更新存在误差累积易导致跟踪失败的问题,提出畸变感知相关滤波目标跟踪算法。首先,利用粒子采样构建强化目标信息的空间参考权值,适应相邻帧间目标外观变化,使滤波器专注于学习目标可信赖部分,抑制背景干扰信息;其次,采用交替方向乘子法以较少的迭代次数求解目标最优函数值,优化算法,降低计算复杂度;最后,为进一步增强滤波器的判别能力,设计目标畸变感知策略,通过分析平均峰值相关能量和响应图峰值时序约束来衡量目标受干扰因素影响后的畸变程度,判别当前跟踪结果是否可靠。当目标跟踪定位可靠性较低时,采用粒子滤波对目标进行选择性的重检测。并依据当前跟踪目标畸变程度,自适应地更新滤波器模型。在OTB50、OTB100和DTB70数据集上与多种代表性目标跟踪算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的跟踪成功率和精确率较优,在面对实际场景中因多个干扰因素而产生畸变的目标时具有较强鲁棒性。     

基于多特征融合的Camshift结合Kalman预测的实时性视觉跟踪算法研究

根据传统CamShift算法的研究,由于它仅采用颜色作为特征,容易产生错误跟踪,本文提出了一种基于多特征融合的camshift结合kalman预测的实时性视觉跟踪算法,采用颜色直方图与灰度梯度直方图,进行加权处理,有效解决背景干扰,实时性跟踪的问题,实验表明本文算法可以实时性跟踪并且在迭代次数上有所下降,提高了跟踪的准确性和效率.     

基于RSA-FCM算法的运动目标跟踪

运动目标跟踪领域的研究常用颜色直方图作为统计特征, 效果良好但也具有易受光照变化影响等缺点, 运用模糊颜色直方图的跟踪方法能解决以上问题. 针对传统模糊聚类方法中的不足之处, 提出了基于RSA-FCM算法的运动目标跟踪算法, 即在模糊聚类过程中使用随机采样策略确定聚类初值, 同时运用自适应模糊聚类模型进行运算, 提高了跟踪的速度和精度. 实验对比表明, 本文提出的算法在运动目标跟踪准确性和实时性较传统算法都有改进.     

基于时空上下文的视觉跟踪自适应超特征融合

论文提出了一种基于上下文感知相关滤波框架的鲁棒跟踪算法。为了提高特征表示的丰富性并充分利用多个不同特征的强度,论文线性加权融合了各种手工制作的特征(如HOG、颜色直方图)和分层深度卷积特征(如VGGNet)。论文将获得的特征定义为超特征,并通过输出约束变换方法优化最终输出响应图,以控制响应图遵循高斯分布,从而获得对目标外观变化的鲁棒性。此外,在模型更新方面,论文提出了一种有效的自适应模型更新方法,在一定程度上缓解了模型噪声。在主流数据集上的大量实验结果表明,所提出的算法在成功率、准确性和鲁棒性方面优于最先进的方法。     

基于PSR样本分类的自适应去污算法

针对相关滤波跟踪算法中训练样本污染容易导致模型漂移和目标丢失等问题,提出基于峰值旁瓣比样本分类的自适应去污算法,建立了样本污染特征、滤波器响应图和跟踪结果之间的内在联系,研究了样本分类机制和参数动态更新策略.通过样本分类阈值将训练样本划分为反映不同污染程度的样本集,并分别训练出对应各类样本集的滤波器;根据峰值旁瓣比动态...     

目标跟踪的视觉注意计算模型

借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出一种应用于视频图像序列的注意焦点计算模型。针对Itti模型算法计算复杂度高、运算速度慢等缺点,通过对注意焦点的跟踪来降低计算量,实现注意焦点的实时监测。利用相邻帧之间的相似性,通过加权颜色直方图,以最大匹配度作为预测模型,得到下一帧注意焦点的位置。实验结果表明,该注意焦点计算鲁棒性较好,可以满足动态场景实时监测的 需要。     

一种改进的基于颜色直方图的实时目标跟踪算法

基于颜色直方图的目标跟踪算法主要是利用彩色图像的颜色直方图信息,在获得颜色直方图水平投影和垂直投影的基础上,综合考虑运动预测和帧间的相似性,确定目标的位置,并结合模板更新的思想不断自适应地调整被跟踪目标的模板,从而实现对目标的跟踪,本文提出了的算法在原有的基于颜色直方图的目标跟踪算法的基础上,进行了两个方面的改进：（1）提出一种改进的直方图定义,使本算法能更好地实现小且目标物体的跟踪;（2）采用双模板更新与匹配的方法,使本算法对突变情况具有更强的鲁棒性。实验证明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

基于权值的自适应正则化超分辨率算法

不精确的配准参数会使图像重建结果不理想.为此,提出一种基于权值的自适应正则化超分辨率算法.自适应局部区域权值根据该区域的可靠性进行自适应运算,利用分水岭分割将参考图像分成不同区域,由此提升重建质量.对真实视频序列的实验结果证明该算法有效.     

基于颜色直方图的EM对象跟踪算法

基于均值漂移运动目标跟踪的迭代算法,简单可靠,可以方便准确的找到一个基于内核的概率密度函数估计目标的位置。但是该算法对目标尺寸形状变化的适应能力比较差,文章提出一个改进的均值漂移算法。新算法同时估计目标的位置和用协方差矩阵来描述的目标的形状,能够处理对象的角度和形状大小发生变化时的跟踪问题,运用新的算法实现以颜色直方图为基础的非刚性目标跟踪算法。实验表明,该改进的算法在不同环境下跟踪目标的鲁棒性很好,尤其对跟踪目标的形状和尺寸的改变,具有很强的适用性。     

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...     

基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法

针对视频多目标跟踪中由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,提出一种基于卡尔曼滤波以及空间颜色直方图的遮挡预测跟踪算法。利用空间颜色直方图对目标进行建模,可以对不同目标进行区分进而在目标之间出现交错或目标漂移时仍能跟踪到目标。通过卡尔曼滤波算法可以 预测 目标的状态,对预测位置之间存在交错的目标进行遮挡标记,以便在下一帧中仍然可以跟踪到被遮挡的目标。采用2D MOT 2015数据集进行实验,跟踪的平均精度达到了34.1%。实验结果表明,所提方法对多目标跟踪的效果有所提高。