基于Mean Shift和自适应预测的非刚性目标跟踪算法

传统Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ跟踪算法在目标发生机动或存在遮挡的情况下跟踪效果不理想．对此,结合目标的形状特征和颜色的可区分度对传统的颜色直方图进行改进,给出了将Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ和卡尔曼滤波器或粒子滤波器相结合的目标运动自适应跟踪算法,并针对粒子滤波器计算量大的问题,给出了运用两种不同运动式粒子进行有效预测的方法．结果表明,该算法可实现快速的非刚性目标跟踪,对目标的不规则运动和严重遮挡具有很好的鲁棒性．     

基于Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ和自适应预测的非刚性目标跟踪算法

传统Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ跟踪算法在目标发生机动或存在遮挡的情况下跟踪效果不理想．对此,结合目标的形状特征和颜色的可区分度对传统的颜色直方图进行改进,给出了将Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ和卡尔曼滤波器或粒子滤波器相结合的目标运动自适应跟踪算法,并针对粒子滤波器计算量大的问题,给出了运用两种不同运动式粒子进行有效预测的方法．结果表明,该算法可实现快速的非刚性目标跟踪,对目标的不规则运动和严重遮挡具有很好的鲁棒性．

     

融合运动和颜色特征的视频目标粒子滤波跟踪北大核心CSCD

研究可见光的视频运动目标跟踪问题。运用粒子滤波进行视频图像的目标跟踪时,目标特征的选择较为重要。传统的基于颜色特征的粒子滤波跟踪,在背景与目标的颜色分布相同时容易出现目标丢失现象。运动和颜色的融合信息为特征,在包含目标的局部区域内进行光流计算,并定义运动观测为粒子的运动像素数量。在粒子滤波框架下将运动观测融入到重要性抽样函数中,扩大预测样本与观测似然峰值的重叠区域;以运动和颜色的融合信息形成联合观测似然函数,并根据它们单独观测的质量自适应地确定各自权重。实验结果表明,改进的跟踪算法在背景存在颜色干扰时的鲁棒性和目标发生机动时的准确性均有提高。     

一种新型非线性滤波的多特征融合跟踪算法

为有效解决非线性系统的状态估计问题,提出一种新型非线性滤波算法。该算法通过在积分卡尔曼滤波中引入修正因子,对积分点进行优化重组,并采用修正后的积分卡尔曼滤波产生优选建议分布函数,较好地克服了粒子退化现象。在新算法的框架内,利用颜色和运动边缘特征作为观测模型进行视频目标跟踪,并通过D-S证据理论的方法进行权值融合,较好地克服了单一颜色特征在姿态改变、相似背景遮挡等情况下跟踪稳定性较差的问题。实验表明本方法对复杂条件下的目标跟踪问题在保持较强鲁棒性的同时,跟踪精度提升了近32%。     

基于多观测模型的粒子滤波头部跟踪算法

粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。     

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。     

基于特征匹配滤波的自适应模板跟踪算法

针对头部目标跟踪的应用背景,在Mean Shift的框架下提出一种基于特征匹配滤波的自适应模板更新策略。该方法根据被跟踪目标在不同状态下所呈现出颜色的统计特征信息,采用颜色空间核密度估计匹配滤波的方法,对模板中局部区域像素的更新作出决策。实验结果表明,该算法有效解决了因头部旋转以及物体遮挡而导致模板不匹配的问题,实现了头部的连续跟踪,取得了很好的跟踪效果,提高了跟踪算法的整体稳定性和鲁棒性。     

融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

基于动态贝叶斯网络的多特征目标跟踪

通过将动态贝叶斯网络模型应用到人体目标跟踪中,提出了一种多特征融合跟踪算法。该方法基于动态贝叶斯网络建立状态模型,分别针对形变、遮挡、有干扰三种情况提取运动中人体的颜色和梯度特征,利用粒子滤波方法对颜色特征和梯度特征进行融合。实验表明,提出的多特征跟踪算法能较好地解决复杂环境下的目标跟踪问题,相比传统的利用单一目标特征的跟踪算法具有更好的鲁棒性和准确性。     

一种基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪方法

针对传统单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法,容易受到背景颜色、光照、目标形变的影响而造成目标跟踪的偏离和丢失的问题,提出结合HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪算法。该算法利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点,通过加权方法结合颜色特征来提高跟踪算法的精确性和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法比传统单一颜色特征的粒子滤波算法具有更好的鲁棒性和精确性。     

基于分块主色法的图像无序激增数据检索仿真

针对传统图像信息检索方法存在检索效果不佳的问题,提出基于分块主色法的图像无序激增数据检索方法.方法首先按照图像内容将图像进行分块处理,并对每个分块进行HSV非均匀量化,得到图像的颜色特征;然后根据图像小块的颜色特征分布情况,对小块的颜色特征进行加权值计算;最终以小块加权的颜色值为目标特征,进行相似度估计,并计算图像之间...     

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量，它是由颜色直方图，同一种颜色的颜色块个数，同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息，利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。     

一种新的文物图像检索方法

针对大学数字博物馆数据库中文物图像的特点,提出了一种新的文物图像检索方法。特征提取采用基于分块图像建立模糊颜色直方图;模糊颜色直方图的建立不仅考虑了不同颜色索引像素之间的差异,也考虑了同一颜色索引像素间的差异;图像分块策略结合了文物图像的颜色特征与形状特征。一种新的图像相似性度量方法---交互信息距离(MID)用来进行相似性匹配。参数AVRR/IAVRR用来进行检索性能评价,评价结果表明,本文的方法在文物图像检索中具有较高的检索准确率。     

一种基于多特征融合的彩色图像检索方法

提出了一种基于特征融合的图像检索方法。利用图像的HSV直方图特征建立图像颜色直方图,并采用直方图二次式距离公式取得图像相似性度量值;利用图像的纹理特征建立256维的LBP特征向量,并利用欧式距离取得相似性度量值;通过两特征融合的方法取得图像检索中关键图和检索图之间的相似度值,使得检索取得更好的效果。实验表明,在查准率和...     

基于彩色图像分割的飞机机头定位方法

为了防止停在机库内的飞机被其他移动的飞机相撞，提出丁一种基于彩色图像分割技术的飞机机头定位方法，将该方法用于智能化飞机机库安全监控系统中，以实现飞机防撞报警功能。首先将摄像机拍摄的RGB图像转换为HSI图像，根据饱和度和色度的双阈值分割方法，初始分割出红色机头部分；对于初始分割结果，再通过形态学腐蚀、膨胀处理以及面积阚值分割手段来自动确定机头顶点位置，设置出安全防护区。经过现场实验表明，该方法可较好地确定飞机的机头位置，因而在一定程度上提高了传统监控系统的智能性。     

分数阶微分的CIE L*a*b*颜色空间边缘检测

由于分数阶微积分在细节加强处理方面具有良好的性能,其在边缘检测中的应用正在逐渐增多.目前用分数阶微积分进行边缘检测的研究中大多在RGB空间中进行,但由于RGB颜色空间中亮度信息和色度信息不能相互分离,在其中进行边缘提取不能综合得到亮度边缘和色度边缘,所以分数阶微积分在其他亮度信息和色度信息分开的颜色空间中的应用研究具有一定的理论意义和实际价值.为了综合利用图像的颜色信息,在CIE L*a*b*颜色空间中利用分数阶微分进行边缘检测.相比于直接在RGB颜色空间中得到的边缘,本文方法提取到的图像边缘更符合人眼的视觉感知,边缘的连续性以及抗干扰性也更好.通过与其他经典算法的对比分析表明,本文方法存在明显的优势.     

基于自适应特征选取的步态识别

提出基于自适应特征选取的步态识别方法。采用新的特征提取方法,该方法将目标按人体结构特点划分为多个子区域,利用各个子区域的质心与头部质心的距离和夹角对步态特征进行描述。采用Boosting算法自适应选取最优特征序列,对识别结果进行加权处理。该方法结合了步态的动态和静态信息,实验结果表明该方法具有较高的识别性能。     

基于矢量相似性的多元滤波方法研究

为了避免彩色图像滤波时排序的难题,在探究矢量相似性的基础上提出一种针对彩色图像的多元滤波方法。首先,在RGB彩色空间中,利用彩色矢量间距离和角度定义其相似性测度,以刻画与人类视觉感知相一致的彩色相似性;其次,以上述彩色相似性为准则设计并构建一种彩色多元滤波方法,并就其相关参数对滤波性能的影响进行了深入分析和研究;最后,为了验证提出方法的有效性,将其应用于标准彩色影像和彩色遥感影像滤波。提出的方法不仅有效解决了传统滤波方法的排序难题,而且克服了因滤波使图像模糊、边缘不清等问题;另外,将提出的多元滤波与传统方法进行实验对比,结果表明其不仅能有效滤除多种类型噪声,而且较好地保持了原始图像信息,使图像信息保真清晰,其视觉效果优于传统,客观评价指标也有较大幅度的改善和提升。     

复杂姿态下的安全帽佩戴检测方法研究

在施工人员复杂姿态下,现有安全帽佩戴检测方法存在检测难度大,精度不高的问题,提出一种基于头部识别的安全帽佩戴检测方法。通过肤色特征识别和头部检测获取头部区域,并进行交叉验证确定头部区域,使用YOLOv4目标检测网络识别安全帽,通过安全帽区域与头部区域的位置关系判断安全帽佩戴情况。最后,通过实验对比分析其他安全帽佩戴检测方法的性能,对安全帽佩戴检测方法进行总结并提出展望。     

一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正新方法

在视频编码的过程中, 编码后的数据不可避免地会发生一定程度的失真。在这些失真的色点中会有一部分的色点跃出颜色空间的范围, 因此在视频编码框架的重建部分使用了误差修正(clip)来修正这些误差点。现有的误差修正方法仅仅是对YUV数据中各个分量进行了简单的超出0~255范围的修正, 而忽略了颜色空间变换后YUV的颜色空间模型的变化。针对该问题, 提出了一种基于颜色空间最短距离的编码误差修正（minimum distance clip）新方法。该方法利用YUV颜色空间模型以及空间几何的理论, 通过寻找这些误差点在该模型上的最短距离点来修正上述误差。采用H. 264参考软件JM13. 0进行实验验证, 测试结果表明, 该方法较传统的修正方法在主观质量和客观性能上均有一定的提高, 对有较高色彩质量需求的先进视频编码应用, 如超高清视频、3DTV等有一定的贡献。