融合感知哈希特征的时空上下文目标跟踪算法

文中提出融合感知哈希特征的时空上下文快速目标跟踪算法,在光照剧烈变化和目标被遮挡情况下能准确地跟踪目标。通过感知哈希特征对目标的位置进行评估,避免时空上下文算法在光照剧烈变化的跟踪漂移问题,并通过更新目标哈希值和时空上下文信息来进行下一次迭代。实验结果表明结合目标时空上下文信息的感知哈希跟踪算法与目前主流跟踪算法相比表现出更快的跟踪速度,并且在复杂背景和被遮挡后表现出较好的鲁棒性。     

基于类间方差和离散余弦变换的模板匹配哈希目标跟踪

针对基于离散余弦变换的压缩感知哈希算法在光照变化、目标发生形变或者局部遮挡的情况下难以跟踪的问题,提出了一种基于类间方差和离散余弦变换融合的模板匹配增强哈希算法。该算法是一种运用类间方差阈值分割和离散余弦变换来提取目标不同特征信息,用快速增强差异法生成哈希序列来降低光照影响,用抽屉原理缩短汉明距离的比较时间的自动更新模板的目标跟踪算法。本文算法与传统哈希算法、基于DCT的压缩感知哈希算法在视频David,Girl和CarScale中进行了跟踪实验。实验结果表明,该算法在光照变化、目标形变和局部遮挡的情况下提高了目标的跟踪成功率,具备良好的鲁棒性,满足了实时跟踪的要求。     

基于HSV颜色特征和贡献度重构的行人跟踪北大核心CSCD

在光照、背景变化、遮挡、噪声、快速运动等复杂环境下,准确地实现行人跟踪一直是富有挑战性的任务。针对这些问题,提出基于HSV颜色特征和贡献度重构的行人跟踪算法。在粒子滤波的框架内,从HSV空间提取目标的混合颜色特征生成目标模板集,依据不同区域对跟踪结果的影响对区域进行贡献度分配,并将其引入到一个自适应的正则化模型中,将具有最小重构误差的区域判定为待跟踪目标。为了增强算法的稳健性,跟踪过程中对模板进行实时更新。在OTB 100个序列上进行测试,本文算法得到跟踪结果的平均中心误差和跟踪成功率两项指标分别为0.6624pixel和0.4153,优于同类其他算法。实验结果表明,该算法能够在复杂的视频场景中实现对行人的连续跟踪,且稳健性较好,有利于在实际系统中的实现。     

基于Kalman预测器的CT多特征加权目标跟踪算法

针对CT的目标跟踪算法,在外界环境光照改变、目标姿态变化及目标发生遮挡时出现跟踪飘移或丢失目标等问题,提出一种基于Kalman预测器的CT多特征加权目标跟踪算法。首先根据跟踪目标特征的稀疏特性,利用随机采样在线更新获取特征的离散样本,引入Online-boosting的多特征加权权值,优化置信图估计,并利用Kalman预测器预测修正跟踪目标区域位置。对三组不同场景图像序列测试结果表明提出的算法能够快速准确地实现复杂环境下的运动目标跟踪任务,有效地增强了目标特征对纹理改变、光照变化和目标遮挡的稳健性,且继承了传统算法的实时性。     

基于相关滤波的红外目标跟踪抗遮挡处理

针对传统的相关滤波算法在红外目标跟踪过程中,目标被完全遮挡后跟踪失效的问题,提出一种结合了多尺度滤波跟踪器和基于深度学习检测器的目标实时跟踪抗遮挡算法.首先使用跟踪器跟踪目标,计算目标的峰值响应强度并比较峰值响应强度与经验阈值的大小以判断目标是否被遮挡或跟踪丢失.然后当目标被遮挡或跟踪丢失时,停止更新跟踪器,由于目标被...     

局部感知下的稀疏优化目标跟踪方法

针对传统稀疏表示跟踪算法在复杂背景中易出现跟踪漂移问题,该文提出一种局部感知下的稀疏优化目标跟踪方法。首先,将首帧确定的目标区域进行非重叠均匀分割,并利用目标的全局特征和局部特征联合建模。然后,提出一种局部感知校验方法约束稀疏优化匹配过程,从而确定最优匹配样本。最后,在模板更新中提出一种决策方法对遮挡进行检测,并针对不同遮挡情况采取相应的更新策略,使得更新后的模板集更加完善。实验在10个标准库视频序列中测试,并与目前较流行的目标跟踪算法在跟踪效果、成功率等方面进行比较,实验结果表明,提出的跟踪方法在局部遮挡、目标形变、复杂背景等条件下跟踪准确、适应性强。     

引入抗遮挡机制的SiamVGG网络目标跟踪算法

抗遮挡在视频目标跟踪中是一个极具挑战的研究问题。在目标跟踪过程中,目标在被部分遮挡或者完全遮挡的情况下,使得跟踪模型的漂移导致目标跟丢。为了解决这一问题,本文提出了引入抗遮挡机制的SiamVGG网络目标跟踪算法,通过对网络输出置信图的峰值和连通域的变化规律分析,设置不同的跟踪模式,分别是正常跟踪、部分遮挡、完全遮挡和遮挡丢失,然后根据不同的模式选择不同的跟踪策略。相比于其它的跟踪算法,本文算法采用了SiamVGG网络作为目标跟踪的框架并对遮挡问题进行了分析和校正,有效避免了在遮挡情况下目标跟丢。通过在OTB-50、OTB-100和OTB-2013三个基准数据集上进行了实验,验证了本文算法在抗遮挡问题的有效性和鲁棒性。      

基于背景感知的相关滤波抗遮挡优化算法

针对相关滤波目标跟踪中由于目标遮挡、出视野引起的跟踪失败等问题,以背景感知相关滤波(background aware correlation filters, BACF)算法为基础,提出一种抗遮挡优化算法。首先特征提取部分融合方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征与颜色名称(color name, CN)特征;其次提出层级遮挡优化算法,在目标跟踪过程中根据平均峰值相关能量(average peak to correlation energy,APCE)和最大响应峰值判断目标外观是否发生较大变化,并通过巴氏距离进一步计算目标相邻滤波器模板特征相似程度,以此判断造成目标外观变化的真正原因,进而决定是否更新模板;针对目标出视野问题,提出模板筛查策略,跟踪过程中每隔K帧对滤波器模板进行置信度考查,若目标丢失,则生成新的模板并对目标进行全局搜索重新抓取目标。通过在目标跟踪数据集OTB2015上测试,优化算法精确度与成功率分别为83.0%与78.8%,有效提高了算法性能。     

基于序列蒙特卡罗滤波的车辆跟踪算法研究

针对非线性目标跟踪中模型或函数近似等最优估计缺陷问题,提出了基于帧间预测和特征匹配的序列蒙特卡罗滤波跟踪算法。算法中采用在HSV色彩下的空间加权直方图描述跟踪车辆的状态特征,通过简单的随机漂移模型实现估测样本的帧间传递,利用估测样本与期望目标间的相似度量完成样本权重赋值运算,最终利用加权样本值估计实现待测目标的后验状态。实验结果表明,基于序列蒙特卡罗滤波的车辆跟踪算法计算简单有效,能够在复杂环境下实时、准确跟踪道路上无规律、非线性运动的车辆,并能够有效适应车辆部分遮挡和短时丢失等情况。     

改进的Meanshift运动目标跟踪算法

Meanshift算法在对快速运动的目标进行跟踪时容易丢失目标,并且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失败,跟踪的过程中跟踪框不能随着运动目标的大小变化而变化.提出一种基于Meanshift运动目标跟踪算法的改进算法.该算法基本思想是采用改进的三帧差分法对运动目标区域进行提取,求得跟踪框轮廓,同时用Meanshift算法对运动目标进行跟踪,获得目标最大概率区域,将该区域中心作为跟踪框的中心.跟踪过程中通过巴氏系数判断是否目标被遮挡,若被遮挡则调用Kalman滤波进行预测跟踪.实验结果表明,该算法能够快速、准确地跟踪目标.     

基于多模板的深度核相关滤波跟踪

针对跟踪过程中出现的遮挡、尺度变化、光照变化等问题,文章基于多模板提出深度核相关滤波算法。首先,多模板算法选取最佳滤波参数优化分类器训练样本的能力,多特征算法利用多种特征优化目标外观模型提高了跟踪过程的鲁棒性;其次,利用深度图信息计算跟踪过程中目标重叠率,判断目标的遮挡情况,遮挡时重新定义目标搜索区域,并判断是否重新跟踪目标,降低遮挡情况下的算法漂移问题;最后,根据目标遮挡情况判断是否更新分类器参数和目标外观模型,提高模板更新的可靠性。利用Princeton数据库测试算法,成功率和精度分别达到85.1和98.6,比第二名算法分别提高了7.04%和4.67%。实验从成功率、精确度方面说明基于多模板的深度核相关滤波算法优于传统算法,有一定研究价值。     

基于块的Mean-shift跟踪算法

针对传统Mean-shift跟踪算法在目标发生遮挡和形态变化时跟踪性能下降的缺点,提出了一种基于块的Mean-shift跟踪算法,该算法主要特点有：(1)将跟踪目标平均分块,每小块独立进行传统Mean-shift跟踪,利用小块跟踪未被遮挡的目标部分;(2)跟踪检测器检测目标小块跟踪的有效性,筛选出无效跟踪的目标小块,解决了目标分块造成跟踪性能下降的问题;(3)归一化互相关检测器和邻域一致检测增加了对目标空间信息的检测,弥补了Mean-shift算法的局限性,增加了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法在目标发生遮挡和形态变化时仍然可以有效的实现跟踪。     

基于改进Camshift算法的NAO机器人目标跟踪

针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。     

Improved mean shift algorithm for occlusion pedestrian tracking

Occlusion pedestrian tracking is still a difficult problem in video surveillance, while traditional mean shift tracking algorithms fail to track these kinds of targets. Proposed is an improved mean shift tracking approach to solve this problem. Two aspects are improved for the traditional mean shift tracking algorithm. First, occlusion layers are used to represent pedestrian occlusion relation and the non-occlusion part of each pedestrian which is obtained according to occlusion relation is used for the mean shift tracking algorithm. Secondly, the states of the related occlusion pedestrians are gradually adjusted one by one to eliminate the occlusion effect, during the tracking process. The contrast experiment results show that the improved algorithm is real time for well tracking the occlusion pedestrians which cannot be tracked by the traditional mean shift tracking algorithm.     

TLD目标跟踪算法研究

在TLD (Tracking Learning Detector)算法的基础上,提出了一种基于Online MIL(Online Multiple Instance Learning)的TLD目标跟踪算法.算法使用改进的MIL跟踪器进行目标跟踪,提高了目标在被遮挡情况下跟踪的鲁棒性.另外,在学习机制部分,目标位置的决策策略使用了跟踪结果优先的原则,使算法能适应出现类似目标时的跟踪.实验结果表明,该方法能够长时间准确地跟踪目标,并在出现类似目标时;跟踪效果较好.此外,改进后的算法在跟踪的稳定性和跟踪效率上较原算法提高了1倍.     

基于YUV颜色空间特征的目标跟踪融合算法

针对遮挡、背景变化等对目标跟踪带来的困难,提出了一种基于YUV颜色空间特征的目标跟踪融合算法.该算法结合卡尔曼滤波和mean-shift算法的优点,并结合一种阈值函数,准确计算目标的最终位置,解决了遮挡、背景变化造成的目标跟丢现象,提高了目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.通过实验验证了新方法的有效性和准确性.     

基于改进MeanShift的目标跟踪算法

针对传统Meanshift算法在某些干扰或遮挡情况下不能保证跟踪的准确性,以及目标模型内的背景像素也会造成定位偏差的问题,提出一种基于MeanShift的改进算法。首先对目标模型进行改进,通过目标与背景的区分度引入权系数,在目标模型中进行加权处理,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。然后,将跟踪窗进行分块,对各子块使用改进目标模型的Meanshift算法进行跟踪。最后,用匹配度最大的两个子块加权决定目标的最终位置,从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响。实验表明,在复杂背景下,新算法仍然可以有效、准确地跟踪运动目标。     

一种基于拓扑约束的多核跟踪算法

针对视觉跟踪中常见的目标部分遮挡和尺度变化问题,提出了一种基于拓扑约束的多核跟踪算法.首先,提取满足空间分布的位于目标与背景所在边界的Harris角点作为多核跟踪器的中心,然后,采用拓扑约束对多个跟踪结果进行优化,选取跟踪性能好的核跟踪器,构造仿射变换模型,进而得到最终跟踪结果和目标尺度变化信息.实验结果表明,本文算法能对目标进行准确跟踪,并能有效地处理目标的部分遮挡和尺度变化问题.     

基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法研究

无人机技术和计算机视觉技术相结合,在民用和军用领域都有着广泛的需求,然而当前算法不能很好的适应无人机视角旋转、障碍物遮挡、目标尺度变化等特殊情况.根据实际的难点和挑战,提出了基于深度学习的无人机载平台多目标检测和跟踪算法.主要工作有:在检测方面,通过公开数据集和实际采集的大量数据,训练了基于Darknet53的检测网络...