基于方向矢量的多特征融合粒子滤波人体跟踪算法研究

针对传统的多特征融合粒子滤波跟踪算法计算量大、不利于实时性、人群拥挤遮挡时容易出现跟踪匹配错误等情况,提出了基于方向矢量的多特征融合粒子滤波跟踪算法.该算法首先将人体颜色特征与轮廓特征进行乘性融合和加性融合后相加并加上两者的不确定性的乘积,以便能够根据两种特征的实际贡献率来调节各自在跟踪过程中所占的权重比例,从而提高了跟踪的准确性;其次结合方向矢量,根据先前的跟踪信息来预测运动物体可能运动的范围从而减少了粒子迭代计算量;最后通过动态调节窗口将合并的人体进行分离处理.实验证明,本方法能够在复杂情况下对人体进行实时准确的跟踪.     

一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。     

基于自适应背景的多特征融合目标跟踪

针对基于单一特征的目标跟踪算法,在复杂情形下,很难准确跟踪目标的问题,提出一种基于自适应背景的多特征融合目标跟踪算法。该算法利用颜色和基于灰度共生矩阵纹理特征表征目标,在粒子滤波的框中,通过分析在不同特征下,粒子空间分布、权值分布,以及特征对背景的区分性,提出一种有效的融合系数计算方法; 根据在跟踪过程中目标外观的变化情况,自适应更新目标模板。在不同场景下的实验结果表明:该算法在不降低实时性的前提下,抗背景干扰能力大幅度提高; 在各种场景下,均具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题, 提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法. 在粒子滤波框架下, 通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性, 设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标, 建立多特征融合目标模型. 在状态转移过程中, 给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略, 并进行遮挡处理. 实验结果表明, 所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.

     

多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的实时性与鲁棒性,提出了一种基于多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法。该算法利用颜色和结构特征表示目标,将两者融合于粒子滤波的框架中,利用融合后的信息计算粒子的权值,以降低算法受目标形变及复杂环境的影响。同时,根据跟踪预测的准确程度动态计算跟踪所需的粒子数目,对采样粒子集进行自适应调整,以提高粒子质量,降低粒子数量,减少算法运算时间。实验结果表明,所提算法对于每帧图像的平均计算时间相对于传统混合跟踪算法缩短了将近一半,而且算法的鲁棒性较强。     

基于多特征融合的粒子滤波算法研究

传统的粒子滤波跟踪算法只依靠单一的颜色特征作为跟踪依据。在复杂背景或者遮挡物颜色与跟踪目标接近时传统的粒子滤波算法很容易造成跟踪目标丢失。针对该问题,提出一种基于多特征融合的粒子滤波算法,该算法按一定的权值系数利用目标的颜色特征和边缘特征来构建似然函数作为跟踪目标的跟踪依据,克服了依靠单一颜色特征跟踪目标的跟踪算法的不足。实验结果表明,多特征融合后的跟踪算法有较好的跟踪性能。     

多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪

针对军事伪装目标在运动过程中存在与背景分布十分相似或遮挡等强干扰情况下的跟踪问题,提出了一种基于自适应多特征融合的均值漂移算法优化的粒子滤波跟踪算法。利用背景加权后的联合直方图表述目标灰度和梯度方向信息,根据前一帧目标特征的可信度自动调节双方的权重,在粒子滤波算法的框架下,利用改进后的均值漂移算法使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,并设计了特征融合的观测模型,以提高跟踪算法的场景适应能力。实验结果表明,该算法可实现对与背景相似的军事伪装目标的稳定跟踪,对目标的严重遮挡具有很好的鲁棒性。     

基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪

在光照和目标形变等外部条件变化的情况下,仅利用目标的单一特征难以鲁棒的跟踪目标。提出了一种基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪算法,在粒子滤波跟踪框架下,用直方图模型表征目标的颜色和边缘特征,通过两种特征后验概率之间的"协作"与"学习"实现特征融合,各种场景的试验结果比较表明,新的融合跟踪算法比仅用单一特征跟踪、现有的多特征融合算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对环境光照和目标背景变化较大的情况更具有优势。     

基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法

利用单一特征在复杂环境下进行目标跟踪容易导致跟踪失败。针对该问题,提出基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波的总体框架下,通过嵌入均值漂移聚类算法产生更逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和结构特征作为观测模型来表示目标,利用融合后的信息计算粒子的权值,并在跟踪过程中不断更新,以减小跟踪偏差。实验结果表明,与基于颜色与结构的跟踪算法相比,该算法在使用相同粒子数目时鲁棒性更高,而且粒子的平均权重得到了提高,重采样次数明显减少,即使在粒子数目较少的情况下也能实现稳定跟踪。     

基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪

经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.     

基于相关滤波融合多特征的运动目标跟踪方法

针对复杂环境下仅使用单一图像特征跟踪精度和鲁棒性差的问题,提出一种多特征融合的相关滤波目标跟踪算法。该算法首先从目标和背景区域分别提取方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征、颜色直方图特征和卷积特征,采用固定权重方法融合HOG特征和颜色直方图特征的特征响应图,然后将该层融合结果与卷积特征响应图采用自适应权重融合策略进行融合,基于融合后的响应图估计出目标位置,并采用尺度估计方法解决目标尺度变化问题,最后采用稀疏模型更新策略进行模型更新。在OTB-2013公开标准测试集中验证本文算法性能,并与主流的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明,与其中最优算法相比,本文算法的平均距离精度值和平均重叠精度值都有所提高。本文算法由于有效地利用了HOG特征、颜色直方图特征和卷积特征,在复杂场景下目标跟踪的准确性和鲁棒性都优于其他算法。     

一种鲁棒的多特征融合目标跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种新的多特征融合目标跟踪算法,该算法将目标的颜色、纹理、边缘、运动特征统一使用直方图模型进行描述,以降低算法受目标形变和部分遮挡的影响,在Auxiliary粒子滤波框架内将所有特征观测进行概率融合,以突出状态后验分布中目标真实状态对应的峰值,从而有效避免了复杂背景的干扰,并给出了一种有效的融合系数计算方法,使融合结果更加准确可靠。实验结果表明,该算法能同时处理刚性与非刚性目标的跟踪,较单一特征的跟踪算法具有明显的优势,对复杂背景下的跟踪具有较高的鲁棒性。与现有多特征融合算法的比较也证明了本文算法的有效性。     

基于背景约束与卷积特征的目标跟踪方法

针对目标跟踪中因背景混叠和遮挡等因素导致的目标丢失问题,提出了一种基于背景约束与卷积特征的目标跟踪方法（TBCCF）。对输入图像进行多特征融合并降维,增强目标特征判别性能的同时降低特征计算的复杂度;在滤波器训练过程中引入背景约束,使得滤波器更专注于目标响应,以提升抗干扰能力;通过设置记忆滤波器与峰值旁瓣比检测,判断目标是否丢失。若丢失,引入卷积特征滤波器进行重检测,实现目标的重捕获。在Visual Tracking Benchmark数据集50个复杂场景视频序列上的实验结果表明,所提算法总体精度和总体成功率优于现有的多数跟踪算法。     

基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法

针对计算机视觉领域的目标跟踪问题,提出一种基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法。利用排序支持向量机学习得到排序函数,提取2种不同的图像特征分别构造分类器,使2个排序支持向量机并行预测,分别计算2个分类器的错误率,从而得到分类器权重完成融合。实验结果表明,与目前主流的跟踪算法相比,该算法的跟踪结果更准确,在复杂视频环境下也能对目标进行稳定跟踪,具有较强的鲁棒性。     

特征融合和聚类核函数平滑采样优化的粒子滤波目标跟踪方法

针对复杂场景下的目标跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波目标跟踪方法。利用背景加权后的联合直方图描述目标灰度和梯度特征信息,在粒子滤波算法的框架下,设计了一种自适应特征融合观测模型来适应场景的不断变化;同时针对传统粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种基于聚类核函数平滑采样的方法。理论仿真和实际场景的实验结果表明,该算法适应性更强,精度更高,能有效跟踪复杂场景下的运动目标。     

基于自适应粒子滤波器的物体跟踪

利用分类概念及粒子滤波理论,提出了一种基于自适应粒子滤波器的物体跟踪算法。将Boosting算法引入粒子滤波器,构建了自适应粒子滤波器,该方法首先利用背景信息和目标信息建立特征分类器,将分类器的输出结果作为粒子滤波系统观测的重要信息,进行粒子权值的计算,并在跟踪过程中不断更新特征分类器,从而自适应地更新粒子的权值。实验结果表明,该算法可以根据背景信息的不同自适应地选择特征,对于存在遮挡、形变及背景干扰等情况,依然可以很好地对目标进行稳定跟踪。     

基于动态遮挡阈值的多视角多目标协作追踪

多移动目标相互运动过程中产生的相互遮挡造成目标间的复杂空间关系,为视觉传感器网络的多目标信息融合、协同处理和协作追踪带来困难,提出动态遮挡阈值的多视角多目标协作追踪的多视角多目标协同追踪算法.为克服多视觉传感器中的信息融合及目标一致性表征问题,在基于贝叶斯理论的多视角移动追踪中引入遮挡变量,来描述多目标间的空间关系;通过分析不同视角包含的目标信息量及其对于融合的贡献,给出了遮挡阈值的动态表达式;通过动态调整和比较遮挡阈值来判断目标间的遮挡状态,改进了目标遮挡的判决标准和公共平面中的目标融合特征;并通过结合改进粒子滤波得到基于遮挡变量的多视角目标协作追踪算法,保证了追踪系统的稳定性.实验结果表明,引入遮挡变量以及动态遮挡阈值有效解决了传统追踪算法中的目标不一致性、尺寸变化等难题,提高了目标追踪精度,在目标被遮挡的情况下仍然能够保持良好的追踪效果.     

多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对跟踪过程中目标形态不断变化或部分遮挡导致鲁棒性差的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法.该算法从视觉特征集中选取了描述能力强的2种特征,并将其按照与目标模型的多尺度相似度进行线性融合;为了减小跟踪漂移,通过计算当前目标模型与初始目标模型的多尺度相似度自适应地更新目标模型.大量仿真实验结果表明,文中算法可以鲁棒地跟踪到部分遮挡和形态变化的运动目标.