基于改进的均值漂移和卡尔曼滤波的目标跟踪算法

针对固定搜索窗口均值漂移算法在目标运动速度过快或目标尺度发生变化而导致跟踪失败的问题,提出一种与卡尔曼滤波相结合的自适应窗口跟踪算法。首先用卡尔曼滤波算法对运动目标进行预测及更正,设定感兴趣区域,并利用均值漂移算法确定搜索窗口大小和位置,同时结合Bhattacharyya系数进行目标定位,实现视频中目标跟踪。通过对比分析和实验结果,改进算法对目标尺度发生变形时具有较好的鲁棒性和准确性。     

一种时空域联合的机动视频目标精确跟踪方法

提出一种采用Bhattacharyya系数最大化并联合时空域信息的视频目标跟踪方法。时域通过卡尔曼滤波预测目标的运动信息,空域用Camshift算法精确匹配视频目标。由于运动目标机动性比较强,卡尔曼滤波预测的位置和真实位置存在较大的误差,容易导致下一步跟踪失败。采用基于Bhattacharyya系数的由粗到精的核匹配搜索方法,在卡尔曼滤波预测的位置基础上适当扩大搜索范围,通过Bhattacharyya系数最大化确定初始匹配窗口,再用Camshift算法精确匹配视频目标。实验证明该方法对机动快速运动目标具有很高的跟踪精度。     

均值漂移目标跟踪的两级窗宽更新算法

目标尺度发生较大变化时,固定窗宽的均值漂移(Mean shift)目标跟踪算法不能进行有效跟踪。为此,提出一种两级更新的自适应窗宽计算方法。采用Mean shift跟踪算法对目标中心进行初次定位,并确定窗宽的大小,设置感兴趣区域,结合已建立的背景模型,在感兴趣区域内利用背景减除技术二次确定目标的中心及窗宽大小,通过比较2次目标区域与目标模型之间的Bhattacharyya系数,选择系数较大的区域作为最终跟踪窗口。实验结果表明,该方法能够对尺度变化明显的运动目标自适应确定跟踪窗宽,并减小传统Mean shift跟踪方法背景目标颜色对目标特征提取的影响。     

偏移校正的核空间直方图目标跟踪

针对传统均值漂移算法中核函数直方图对目标特征描述较弱、 跟踪窗不能动态调整容易导致目标跟偏或跟丢的缺点, 提出了一种改进的均值漂移跟踪算法.为提高目标特征描述的可靠性, 采用二阶空间直方图建立目标模型,以Bhattacharyya系数作为相似性度量; 通过偏移校正更新目标区域参数建立新的目标模型; 结合边缘与角点检测选取特征点建立仿射模型实现跟踪窗的调整; 根据卡尔曼残差判断目标是否被遮挡,从而选择卡尔曼滤波或是线性预测来确定目标位置. 实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,对相似背景干扰、目标大小与方向的变化以及短时遮挡具有鲁棒性.     

一种稳健的移动机器人目标跟踪算法

为了有效地实现复杂环境下机器人运动目标跟踪,提出了一种结合卡尔曼滤波和均值漂移的目标跟踪算法.该算法首先通过帧间差法在复杂背景中获取目标模型,以机器人自身一个周期的运动作为卡尔曼滤波器的输入量,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,再利用均值漂移算法得到最终目标位置,最后通过目标遮挡判定来解决遮挡问题.实验表...     

基于背景提取和扩展均值漂移算法的目标跟踪

通过在静态背景模型下利用自适应背景提取和扩展均值漂移算法相结合的方法对人机交互式的目标跟踪作了进一步的改进。首先利用自适应的背景提取算法从带有运动目标的复杂背景中构建背景图,并提取出运动目标轮廓。在跟踪模块,在均值漂移算法的基础上加入协方差得到的扩展均值漂移可以很好地解决传统均值漂移算法在跟踪过程中因为目标的形状或大小改变而导致跟踪的框架偏离目标的问题。实验结果表明,该算法能够较好地实现自动、实时、较准确的跟踪目标效果。     

基于均值漂移的多目标被动连续跟踪算法研究

本文基于均值漂移方法设计了一种新的多目标被动连续跟踪算法.该算法分为两部分:先是对采集到的多目标图像进行预处理,包括灰度化、消噪和背景抑制三项工作,从根本上提高目标图像本身的质量;然后融合特征提取和目标检测步骤,利用均值漂移算法实现对多目标物体的检测与跟踪.仿真实验结果表明,与几种典型跟踪算法相比,应用基于均值漂移的算法后,多目标跟踪误差更小,其跟踪结果的平均偏差最大值仅为1.61 m,且跟踪响应耗时最大值仅为900 ms,证明其能够实现对运动目标的准确、可靠跟踪.     

窗宽自适应Mean-Shift跟踪算法

针对固定窗宽Mean-Shift算法在目标运动速度过快或尺度发生明显变化时可能导致跟踪失败的问题,提出一种窗宽自适应的Mean-Shift跟踪算法。该方法基于均值漂移矢量预测跟踪窗口中心位置,同时自动调整跟踪窗口大小,保证目标始终处于跟踪窗口内部,使算法得以准确定位目标;在确定空间位置后,利用基于Bhattacharyya系数的二分法自动选取窗口缩放比例,得到与目标尺度一致的跟踪窗口。实验结果证明,该方法能很好地定位目标的空间位置和尺度。     

基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法

为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.     

HSV颜色空间特征与Kalman滤波融合的目标跟踪

为了克服噪声、遮挡、背景的改变等对目标识别带来的困难,出现了很多的跟踪算法。提出了一种基于HSV色彩空间的目标跟踪融合算法,即在较短时间内,将目标的运动看作一时不变系统,引入卡尔曼滤波进行参数辨识,使得跟踪系统具有后续状态预测的能力。算法包括均值漂移算法跟踪下利用卡尔曼滤波对后续状态预测和基于卡尔曼滤波状态估计的Bhattacharyya系数分析两个子过程,整个跟踪过程分两个子过程交替执行。对不同的视频序列测试的结果表明,算法能够对目标进行持续、稳健的跟踪。验证了新方法的有效性和准确性。