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传统的Mean Shift算法,在诸如跟踪目标出现尺度变化、旋转、噪声干扰等复杂情况下,无法得到准确的跟踪结果。提出了一种基于尺度不变特征变换SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征度量的Mean Shift目标跟踪算法,首先根据SIFT算子计算跟踪目标附近的关键点位置和尺度,并获取该尺度空间下关键点邻域的特征向量,然后用跟踪目标区域内的特征向量的模值-方向分布直方图表示该目标,最后使用Mean Shift算法进行跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪目标出现尺度变化、旋转、噪声干扰和遮挡等情况下能够准确地跟踪物体,鲁棒性好。 相似文献
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实际应用中对目标跟踪的实时性要求越来越高。针对这个问题,设计并实现一种基于FPGA的Mean Shift跟踪系统。针对FPGA硬件平台的浮点运算复杂度高的特点,对核函数和权重计算进行优化,使用定点运算替代浮点运算。在处理同样分辨率的视频/图像数据时,与通用CPU E7400相比,该系统可使得性能有很大的提升。采用此方法大大提高了Mean Shift跟踪算法的计算速度,满足实时性的要求。 相似文献
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为实现道路交通的车辆自动跟踪,提出一种基于灰度触发的Mean Shift自动跟踪算法。利用改进的高斯混合模型进行前景检测,有效抑制光照突变对于目标检测的影响,保证触发区域的灰度干扰降低到最少。设计基于虚拟区域灰度变化的触发方式,通过捕获虚拟触发区域内的灰度局部峰值,扩展目标搜寻区域进行运动车辆的锁定,进而实现核函数宽度自适应调整的Mean Shift跟踪。实验结果表明,该方法能准确实现自动触发跟踪,触发精度较高,具有较好的实用价值。 相似文献
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基于Mean Shift算法视频跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为改善Mean Shift算法的跟踪性能,分析了Mean Shift算法跟踪局限性,对Mean Shift算法流程进行了改进.Harris特征角点具有对光照、旋转、部分仿射变化以及噪声干扰具有很好的鲁棒性的特性可解决Mean Shift算法在背景过于复杂时的跟踪失败问题.Surf算法则具有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,检测和匹配速度快等优点,能辅助Mean Shift算法在帧速过快情况下解决跟踪失败问题.提出了融合Harris角点和Surf算法的改进型Mean Shift算法.实验表明改进后的算法改善了Mean Shift算法在背景复杂以及帧速过快情况下的跟踪性能. 相似文献
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针对Mean Shift算法难以跟踪快速运动目标、算法迭代次数多以及耗费时间长的问题,提出了一种基于Mean Shift的快速运动目标检测方法,该方法结合帧差法并融合背景信息来快速检测运动目标;同时提出一种新的相似性度量方法进行初步检测,排除干扰并快速选出符合标准的目标以进行Mean Shift匹配,找出最佳目标。该方法不仅减少了传统方法的迭代次数,缩短了算法所需时间,而且在跟踪实验中取得了较好的跟踪效果,提升了算法的鲁棒性。 相似文献
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传统的Mean Shift (MS) 算法只能对发生平移和尺度变化的目标进行跟踪,而对于具有相似性变换或者更复杂的仿射变换的目标跟踪效果很不理想或无法跟踪。为了解决这一问题,提出了两种基于MS的改进算法。第一种算法针对仿射变换,根据奇异值分解理论,仿射变换矩阵可以分解成两个旋转矩阵和一个对角矩阵的乘积,在此基础上建模了一种新的候选目标模型。通过Bhattacharyya系数将目标跟踪问题转化成以仿射变换参数为变量的最优化问题,推导相关参量的一阶偏导数并令其为零从而得出相对于仿射变换的MS算法。另外,针对进行相似性变换的目标也提出了一种新的候选目标模型,并用类似的梯度下降算法估计目标的平移向量和旋转角度。实验结果表明,提出的算法能够跟踪具有相似性变换或仿射变换的目标,比传统的MS算法具有更好的跟踪性能。 相似文献
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魏保华 《计算机光盘软件与应用》2014,(1):61-62
视频监控是安全防范系统的重要组成部分,而视频运动目标检测和跟踪技术则是智能视频监控的关键技术。Mean Shift算法是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法,并因其它计算量小,简单易实现而广泛应用于实时跟踪场合。在离散的数据集上,Mean Shift能很快的找到数据分布最密集的点,本文介绍了使用OpenCV实现Mean Shift的方法,分析其在跟踪方向的优势与不足。 相似文献
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魏保华 《计算机光盘软件与应用》2014,(1)
视频监控是安全防范系统的重要组成部分,而视频运动目标检测和跟踪技术则是智能视频监控的关键技术。Mean Shift算法是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法,并因其它计算量小,简单易实现而广泛应用于实时跟踪场合。在离散的数据集上,Mean Shift能很快的找到数据分布最密集的点,本文介绍了使用OpenCV实现Mean Shift的方法,分析其在跟踪方向的优势与不足。 相似文献
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基于Mean Shift算法和粒子滤波器的人眼跟踪 总被引:9,自引:0,他引:9
基于视觉的驾驶疲劳检测是人脸表情识别技术最有商业前途的应用之一,实时人眼跟踪是其中的关键部分。为了解决跟踪方法对眼睛的部分遮挡、人脸尺度变化等过于敏感的问题,提出了一种综合MeanShift算法和粒子滤波器的跟踪算法。利用粒子滤波器得到样本的观测值后,将MeanShift分析用于每一个粒子,使得粒子集中在测量模型的局部区域内,很好地克服了粒子滤波器的退化现象并有效缩短了计算时间。实验结果表明该算法实时性强,且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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基于压缩感知理论的压缩跟踪算法能够有效地实现对目标的跟踪, 具有良好的实时性, 但该算法对目标特征没有进行在线选择导致跟踪鲁棒性不高. 本文提出一种基于特征在线选择的目标压缩跟踪算法. 首先, 在目标附近采样得到正负样本集合, 计算样本的多尺度矩形特征, 采用压缩感知中的随机投影矩阵对高维特征投影得到低维压缩域特征, 对压缩域特征进行在线选择提取最优特征, 剔除被污染的样本特征, 使用简单高效的朴素贝叶斯分类模型进行样本判断, 实现对目标的跟踪, 同时对跟踪中目标在摄像头中的尺度变化进行建模, 给出目标尺度变化的定量描述, 实现了适应目标尺度变化的多尺度跟踪. 实验结果表明本文算法具有更好的鲁棒性与更高的跟踪精度, 对目标跟踪中的遮挡、光线突变、尺度变化和非刚性形变等因素具有较好的抗干扰能力, 同时算法复杂度低, 可以满足实时性要求. 相似文献
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Mean—Shift算法作为一种高效的模式匹配算法,已经广泛地应用在实时性要求较高的目标跟踪系统中,但标准的Mean—shift跟踪算法缺乏窗口尺度自动更新机制无法满足图像中运动目标尺寸变化的需要。在分析图像的轮廓检测的基础上提出了一种窗口自动更新方法,实验证明本算法能够有效地跟踪尺寸变化的目标并且提高了跟踪精度,增强了跟踪稳定性。 相似文献
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