基于Mean shift的核窗宽自适应目标跟踪新算法

针对传统均值漂移算法(Mean shift)中核函数直方图对目标特征描述较弱、跟踪过程中核函数带宽的保持不变的缺点,提出了一种新的核函数带宽可变的Mean shift跟踪算法.在特定的色彩空间中,统计落入各区间的像素个数.并对各区间像素的位置建立高斯分布模型,采用二阶空间直方图实现目标建模,强化目标特征描述提高了跟踪的鲁棒性;结合边缘检测与角点检测选取目标特征点估算目标仿射模型确定伸缩尺度.适应目标多自由度变化下的跟踪.实验结果证明,该算法比原有算法跟踪效果更加准确和可靠.     

空间相关背景加权直方图均值漂移目标跟踪

针对传统的基于直方图的均值漂移跟踪算法, 当目标出现于复杂跟踪条件时, 因无法显著区分颜色相近的目标或背景而导致跟踪失败的问题, 提出一种基于空间相关背景加权直方图的均值漂移跟踪算法, 并给出了推导过程. 实验结果表明, 该算法通过在目标模型中减少背景显著特征来增强目标定位, 能在遮挡、光照变化等复杂情况下实现有效的目标跟踪, 改善了传统均值漂移算法中模板不能及时更新等方面的局限性.

     

一种对背景干扰及遮挡鲁棒的视频目标跟踪算法

为了在背景干扰、遮挡环境下可靠地跟踪目标,提出了一种特征融合式粒子滤波跟踪算法,改造了传统的边缘方向直方图模型,使其对平移更敏感,以利于提高跟踪精度;利用均值漂移模块检测干扰,依据两种特征对目标和干扰的区分能力调节它们在观测模型中的权重,以抑制干扰;设计混合相似度指标检测遮挡,实时调整系统模型以适应遮挡环境;通过在模型更新过程中引入相互监督机制,缓解模型漂移问题,实验结果表明,算法是有效的。     

基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法

融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在...     

基于双特征的多模块目标跟踪算法

针对运动目标在受到严重遮挡时难以被精确跟踪的问题,提出一种融合颜色和LBP (local binary pattern)纹理特征的多模块跟踪算法.综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进行量化分析,选取了能够最大程度区分前景目标和背景的颜色空间特征,并结合LBP纹理特征建立概率分布直方图.利用卡尔曼滤波器预测均值漂移算法的初始迭代位置.引入相似度因子来定义新的遮挡判决准则,自适应采用多模块模型进行跟踪.仿真实验结果表明了该算法的有效性.     

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。     

基于局部敏感直方图的时空上下文跟踪

针对当前目标跟踪算法在目标区域光照剧烈变化、长时间遮挡或者平面内旋转时会发生偏移甚至跟丢这一现象,提出了基于局部敏感直方图的时空上下文跟踪算法.该算法以贝叶斯框架为基础,利用生物视觉特性,结合底层灰度特征,基于局部敏感直方图提取光照不变特征,建立目标与背景的统计相关模型来实现跟踪,使跟踪时偏移较小且不会跟丢目标.在对不同视频序列的实验表明:基于局部敏感直方图的时空上下文算法和多示例学习算法相比,在光照变化、平面内旋转或者遮挡时都表现出比较好的跟踪效果且中心误差较小,具有较强鲁棒性.     

一种改进的TLD算法

针对跟踪算法目标遮挡后易出现跟踪漂移的问题,提出了一种跟踪学习检测（TLD）算法与Kalman滤波相结合的手势跟踪方法.在跟踪器跟踪成功后,加入识别窗的方法进行遮挡判定.产生遮挡后目标模型不再更新,学习器不再更新集合分类器.若是部分遮挡,则由TLD学习器处理;若是严重遮挡,则改由Kalman滤波算法预测目标的运动轨迹.该方法在保留TLD算法长期稳定跟踪、适应摄像机快速运动与复杂背景等优点的基础上,改善了目标遮挡后易出现跟踪漂移的问题.实验表明：提出的改进TLD算法比其他常见跟踪方法具有更加优异的性能.     

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...     

基于改进的均值漂移算法的目标跟踪

提出了一种基于目标颜色特征的改进的均值漂移算法，对符合颜色模板的目标点不论其在直方图中的概率大小，都赋予相同的最大权值，使目标最大限度地成为密度极值区，以克服干扰影响，并提出了一种分块检测遮挡算法，遮挡期间不更新颜色模板，以保证遮挡后恢复准确的跟踪。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法

针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域,然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口,从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时,采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明,本文改进算法在目标被严重遮挡、颜色干扰等情况下仍能有效、稳健地跟踪。     

结合Camshift和Kalman预测的运动目标跟踪

针对单一的CamShift跟踪算法在目标发生遮挡时非常容易致使跟踪目标失败的问题,本文提出了一种基于CamShift和Kalman预测的跟踪算法。首先,采用帧间差分阈值法来快速、精确地检测和提取出运动目标;然后,通过在CamShift算法中使用运动目标的颜色特征,在图像序列中找到运动目标的所在位置和大小;最后,使用Kalman滤波预测目标的位置,进而有效地解决了背景中大面积相同颜色的干扰和目标部分被遮挡等问题。用无线遥控车完成了运动目标的跟踪实验,实验证明结合CamShift算法和Kalman预测滤波能实时、准确地跟踪目标。     

在线特征选择的目标跟踪*

为提高目标与背景对比度低、相似物体干扰等复杂环境下目标跟踪的效果,提出将在线学习选择最优颜色特征嵌入跟踪算法中,以改善跟踪的稳定性。以当前时刻目标的区域为目标区域,利用卡尔曼滤波预测目标的下一时刻位置,在卡尔曼滤波预测的位置为中心取某一区域作为背景区域进行在线特征选择作为下一时刻的跟踪特征,以卡尔曼滤波预测的位置为初始位置利用Mean-shift搜索目标位置,此位置作为量测进行卡尔曼滤波校正。通过实验表明,该方法在目标与背景的对比度低、相似物体干扰等复杂环境下极大地改善了跟踪的稳定性。     

空基多平台多传感器时间空间数据配准与目标跟踪

研究多个空中移动平台的时间空间数据配准与目标跟踪问题.首先给出空中移动平台传感器数据空间配准几何坐标转换算法;然后采用最小二乘法对多传感器异步测量数据进行时间配准;最后将目标的运动模型和传感器配准误差模型组合在同一个状态方程中,利用扩展Kalman滤波方程进行估计.Monte-Carlo仿真表明,该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差,比传统配准方法具有更快的收敛速度和更高的精度.     

基于改进Kalman滤波的可见光极小目标TBD跟踪方法

针对无人机可见光图像极小目标跟踪问题,本文提出一种基于改进卡尔曼滤波的 (Tracking before detection,TBD)跟踪方法。首先利用检测算法定位目标位置作为卡尔曼滤波的测量值,检测过程中的匹配相似度参数作为卡尔曼滤波测量噪声协方差矩阵的参照依据,其次利用卡尔曼滤波建立跟踪框架预测下一帧的目标位置,最后检测模块以预测位置为 参考位置进行局部搜索,完成整个检测跟踪过程。为了提高跟踪效率,本文根据检测和预测位置积累误差判决检测模式,误差超过门限值则采取全局检测模式消除积累误差,否 则使用局部检测模式,降低TBD跟踪算法的运算复杂度。仿真实验证明,本文方法可以有效检测跟踪极小目标,提高跟踪的实时处理能力。     

基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪

提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。     

嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法*

针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。     

基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的超紧耦合跟踪方法

为降低基于单一调节回路的超紧耦合结构存在的反作用影响,设计了一种基于双回路的超紧耦合结构.基于此,为解决所设计结构中跟踪环路的非线性滤波问题,针对测量异常误差和动力学模型误差,提出了一种基于抗差自适应容积卡尔曼滤波(Robust adaptive cubature Kalman filter,RACKF)的超紧耦合跟踪算法.该算法采用稳健M估计调整容积卡尔曼滤波 (Cubature Kalman filter,CKF)算法,对观测量中粗差的影响“程度”进行探测和处理,以减小观测量异常误差产生的影响,同时利用自适应调节因子对算法进行调节修正,以处理动态扰动误差引入的影响.实验结果表明: 所提出的方法能有效地处理模型不准确所引入的误差,较好地实现全球定位系统(Global positioning system,GPS)卫星信号的高精度和稳定跟踪,其跟踪性能远优于基于单一回路的跟踪方法,同时优于基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)和基于CKF的跟踪方法,提升了导航系统在高动态条件下的适应性能.     

复杂背景下的快速机动目标跟踪算法

为了解决复杂背景及大视野场景下跟踪机动目标易丢失和跟踪精度低的难题,提出了一种复杂背景下的快速机动目标检测与跟踪算法.利用帧间差分算法提取图像中的机动目标,在初始帧建立机动目标的颜色直方图模型,将后续输入图像的像素值转化为直方图分布下的概率值;根据与目标模型的相似度,将每个候选区域的像素值作为密度;利用自适应均值漂移算法寻找机动目标的真实位置;利用卡尔曼滤波预测目标位置.实验结果表明:算法能够准确地在复杂背景和大视野场景下快速检测并跟踪机动目标.