核相关滤波与孪生网络相结合的目标跟踪算法

针对核相关滤波目标跟踪算法中对局部上下文区域图像提取的HOG特征图在复杂环境下不能保证目标跟踪的精度问题,提出了一种核相关滤波与孪生网络相结合的目标跟踪算法.首先在首帧输入图像中提取HOG特征图并建立相关滤波器模板,同时提取经过孪生网络的目标区域图像特征图;然后若后续帧输入图像帧数不为5的倍数则提取仿射变换HOG特征图...     

深度特征的核相关滤波视觉跟踪

针对核相关滤波目标跟踪算法中传统手工特征的不足,以核相关滤波方法的目标跟踪技术作为研究对象,利用深度卷积神经网络自动提取待跟踪目标的深度卷积特征,来代替传统的手工特征,利用从不同卷积层提取到的深度卷积特征分别经过核相关滤波器学习来得到不同的特征图,然后对多个特征图进行加权融合来确定待跟踪目标在视频序列中的位置,以此来提高跟踪算法在复杂干扰背景下的鲁棒性。     

融合卷积神经网络的核相关滤波视觉目标跟随算法研究

近几年,目标跟随技术逐渐成为研究的热点。核相关滤波跟踪算法通过循环矩阵构造训练样本,将时域的卷积转换到频域的点乘完成滤波器的训练,降低计算复杂度,跟踪速度较快。卷积神经网络模型深度特征表征能力较强,可以充分利用图像信息,跟踪精度较高。将两种算法优势互补,构造一种卷积神经网络与核相关滤波算法融合型改进算法。即在线下阶段训练模型,分层提取孪生网络的深度特征,然后通过相关滤波器快速计算出最大响应图,预测目标所在位置。因此,改进后的算法在保持核相关滤波跟踪算法实时性的同时,可以大幅提高跟踪精度。     

核相关滤波跟踪算法的尺度自适应改进

针对基于检测的核相关滤波跟踪（CSK）算法难以适应目标尺度变化的问题,提出多尺度核相关滤波分类器以实现尺度自适应目标跟踪。首先,采用多尺度图像构建样本集,训练多尺度核相关滤波分类器,通过分类器对目标的尺度估计实现目标的最佳尺度检测;然后,在最佳尺度下采集样本在线学习更新分类器,实现尺度自适应的目标跟踪。对比实验与分析表明,本文算法在目标跟踪过程中能够正确适应目标的尺度变化,相比CSK算法,偏心距误差减少至其1/5~1/3,能满足复杂场景长时间跟踪的需求。     

基于高斯尺度空间的核相关滤波目标跟踪算法

核相关滤波（KCF）跟踪算法因其计算效率及速度的优势在目标跟踪领域受到了极大关注,但是该算法仍无法实现尺度自适应,针对此问题提出了一种基于高斯尺度空间的解决方法。根据KCF跟踪算法估计目标位置,将目标及其周围的区域作为搜索区域,并与高斯核卷积建立高斯尺度空间。对高斯尺度空间进行双线性插值,得到目标的多尺度估计图像。用平均绝对误差（MAD）作为匹配准则,将模板与图像匹配,从而得到目标的缩放比率。实验结果表明,与CSK算法、KCF算法等相比,所提出的基于高斯尺度空间的KCF在跟踪精确度上有了显著提升。     

适合长时跟踪的自适应相关滤波算法

针对在长时跟踪中,快速运动、遮挡等复杂情况很容易引起模板漂移,导致跟踪失败的问题,提出一种适合长时跟踪的自适应相关滤波算法.首先融合HOG特征、CN特征和灰度特征,在增强特征判别力的同时,结合EdgeBoxes生成检测建议并找到最优建议,实现跟踪器尺度与纵横比的自适应;然后利用高置信度跟踪结果来避免模板被破坏,将目标移动速度与边缘组数结合起来形成一种新的自适应更新率,并对每一帧目标框的尺度进行校正;最后在跟踪失败的情况下,应用增量学习检测器以滑动窗口的方式恢复目标位置.在标准测试集上与基于相关滤波的7种算法进行对比,实验表明,该算法在精确度和成功率上均取得较优效果.     

基于稀疏卷积特征和相关滤波的实时视觉跟踪算法

为提高分层卷积相关滤波视觉跟踪算法的实时性能,提出一种稀疏卷积特征的实时目标跟踪算法。首先,在分析不同层卷积特征的基础上,采用等间隔采样的方式提取每个卷积层的稀疏卷积特征;然后,对每个卷积层特征的相关滤波响应值进行加权组合,得到目标预测的位置;最后,采用稀疏的模型更新策略进一步提高算法的运行速度。在OTB-2015新增的50组数据上对所提算法进行测试,实验结果表明,该算法的平均距离精度为82.2%,比原分层卷积特征跟踪算法提高了5.25个百分点,对目标姿态以及遮挡等变化具有较好的鲁棒性。该算法的平均跟踪速度为32.6帧/s,是原分层卷积特征跟踪算法的近3倍,能达到实时跟踪的效果。     

基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法

针对视频机动目标跟踪过程中前后两视频帧间目标移动距离过大导致目标丢失问题,提出一种基于位置一步预测的核相关目标跟踪算法.首先,提取当前帧目标区域灰度以及颜色特征,并分别对灰度特征和颜色特征进行梯度及颜色直方图运算,得到FHOG特征向量和颜色直方图;然后根据颜色直方图引入粒子滤波对下一帧图像中目标位置进行一步预测;进而,...     

基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法

为解决在复杂背景条件下的跟踪不稳定问题,提高目标跟踪的鲁棒性和准确性,研究一种在传统核相关滤波算法的基础上对多特征进行线性融合和多峰值检测更新机制结合的核相关滤波目标跟踪算法,使用多个专家进行评估,充分结合各特征的优势,训练出最优的相关滤波器.通过O T B-2013公开数据集全部视频序列对算法进行验证,该算法准确度能达到81.7％,成功率达到69.2％,验证了该算法能够在旋转、运动模糊、快速运动、形变、光照变化和超出视野等场景下取得较好的结果,是一种稳定的目标跟踪算法.     

复杂场景下的改进核相关滤波跟踪算法

为解决视觉目标跟踪的遮挡、尺度变化及背景杂波问题,在核相关滤波算法基础上,引入平均峰值相关能量遮挡判据,提出一种自适应融合多特征的抗遮挡核相关滤波算法（AMFKCF）。初始化目标特征及尺度因子,将提取、融合的目标多个特征和尺度因子训练位置和尺度滤波器,得到目标的中心位置响应,根据遮挡判据,引入卡尔曼位置滤波器,对未遮和遮挡的目标中心位置进行补偿。AMFKCF算法与主流算法在CVPR 2013 Benchmark数据集中进行对比,结果表明,AMFKCF算法与主流算法相比精度提高了0.115,成功率提高了0.083,中心位置误差提高了14.67个像素,距离精度提高了9.75个百分点。能够较好地解决遮挡、尺度变化、背景杂波等问题,且兼具核相关滤波算法的优点。     

基于改进的MOSSE相关滤波的目标跟踪

视频目标跟踪存在如遮挡、形变、漂移等诸多挑战。虽然研究者提出了大量的算法来解决这一问题, 但大多数不具备普适性和实时性。为了实现目标有效稳定的实时跟踪, 本文在MOSSE相关滤波算法基础上提出了一种多模式的视觉目标跟踪算法, 该算法不仅具有相关算法的实时性, 还适应跟踪目标外观大幅度变化情况。同时, 为了适应跟踪过程中目标外形的复杂变化, 提出了一个控制模式更新率的算法, 利用具有多模式的跟踪算法可以同时处理极小的运动与外形突变。对基准视频数据的仿真实验结果表明, 与对应的单模型跟踪算法相比, 本文提出的算法可以明显改善跟踪精度和稳定性。     

自步上下文感知的相关滤波跟踪算法

针对目标跟踪中的目标尺度变换、遮挡、快速运动等问题,提出自步上下文感知的相关滤波跟踪算法。首先在正则化最小二乘分类器中引入目标的全局上下文信息,使得这些上下文信息能够被滤波器所学到,并对目标产生高响应,对上下文信息接近零响应;然后引入自步学习,给每一帧的目标和上下文信息赋予权重,挑选出可靠的目标和上下文信息,更新滤波模板;最后学习得到稳健和高效的外观模型。实验表明本文算法在距离精度（DP）提高了2.81%,成功率（SR）提高了13.9%,具有较好的跟踪效果。     

基于KCF跟踪算法的目标轨迹记录系统

为了确保跟踪算法能够实时跟踪上高速移动的目标并且记录目标的三维坐标.本系统使用了一种基于KCF（Kernelized Correlation Filters）的高速跟踪算法来保证系统能够跟踪到移动速度较快的目标.首先,使用KCF跟踪算法来跟踪目标;然后,利用ORB特征点检测来计算目标特征点从而找到多摄像机中对应的点,找到对应点之后利用多摄像机的三维重建原理计算出每一帧中目标物体的三维坐标点;最后,用多项式对每一帧运动轨迹的离散点进行拟合得到最终的运行轨迹.实验结果证明该算法能够有效跟踪目标,整个系统能够满足实际的需求.     

融合颜色特征的核相关滤波器目标长期跟踪算法

为了解决基于相关滤波器的跟踪方法在长期遮挡或尺度变化情况下跟踪性能降低,对核相关滤波器目标跟踪方法提出了改进.首先将目标区域的方向梯度直方图、颜色名特征进行融合,对目标外观进行建模;然后对目标构建尺度金字塔,求取尺度的最大响应.最后,引入再检测机制,只有当目标的置信度小于阈值时,才利用在线随机蕨分类器重新扫描窗口,获取检测结果.实验结果表明,该文提出的改进算法在目标发生快速运动、遮挡和尺度变化等复杂场景下有较强的鲁棒性.     

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.     

基于背景感知与快速尺寸判别的相关滤波跟踪算法

背景感知相关滤波(Background-aware correlation filters, BACF)算法有效地解决了相关滤波类跟踪算法中的边界效应问题,提升了训练样本集的质量和数量,能够精确估计目标的位置变化,从而提高了跟踪器的性能。然而为了检测尺度变化,BACF算法通过多次重复计算不同尺度的目标区域,严重影响了跟踪速度。本文在BACF算法的基础上,采用平移加尺度滤波的思想,设计独立的一维尺度滤波器,与BACF算法无缝结合。只需预测一次目标的位置变化,再利用尺度滤波器预测目标尺度变化。因为两个滤波器单独训练、局部优化,尺度滤波器计算量远小于BACF算法,所以本文算法在保证精准预测目标尺度变化的同时极大提升目标的跟踪速度。实验结果表明：与BACF算法相比,本文算法在不损失跟踪精度的基础上提高约75%的跟踪速度。     

基于相关滤波器的视频跟踪方法研究进展

视频跟踪是计算机视觉的重要组成部分,可在智能交通、医疗诊断等实际应用中发挥重要作用.近年来,相关滤波器凭借精度高、速度快的优势,逐步发展为视频跟踪方法的主要研究方向之一,可以很好地处理多种视频跟踪难题.随着基于相关滤波器的视频跟踪系列方法被相继提出,算法设计趋于完善,跟踪效果也趋于精准.本文从不同角度总结了多种具有代表性的相关滤波跟踪方法,分析了各种方法的发展进程,并预测了未来可能的发展方向.     

基于边缘特征的亚像素相关匹配跟踪算法

基于像素灰度和基于特征的相关匹配跟踪算法跟踪精度不高,只能匹配定位到整像素点。针对该问题,采用相关函数拟合极值法对整像素匹配点进行亚像素定位。设计一种新的实验方法和基于边缘特征的相关匹配跟踪算法。实验结果表明,该算法可以达到0.1级别的亚像素定位精度。