一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。     

基于SIFT 特征的目标多自由度mean-shift 跟踪算法

传统的mean-shift跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动,且常常因此造成定位不准.鉴于此,将尺度不变特征变换（SIFT）特征检测融入到mean-shift跟踪过程,提出SIFT特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比,特征点主方向变化与目标旋转角度一致,给出了基于SIFT特征的自适应目标尺度、方向计算方法,且利用带方向、可变带宽的椭圆核改进传统的mean-shift跟踪方法.实验表明,该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动,定位也更准确.     

基于mean-shift算法的目标跟踪方法

针对雷达多目标跟踪提出一种基于mean-shift[算法的目标跟踪方法.首次将mean-shift的方法应用于目标的数据关联,找出源于目标的观测值后对其进行Kalman滤波,从而估计出目标运动的轨迹,实现目标跟踪.MST跳出传统思维框架,首次利用概率密度分布的不同来区分服从不同参数分布的数据,从整体上对观测数据进行整合再结合最邻近法完成数据关联,该方法具有计算速度快,跟踪效果好的特点.     

基于快速mean-shift聚类与标记分水岭的图像分割方法

针对传统分水岭变换算法在图像分割过程中容易产生过分割问题,提出基于快速mean-shift聚类和标记分水岭变换的图像分割算法。首先利用快速mean-shift聚类算法对原始图像进行预处理,确定分割区域和聚类数目;利用sobel算子进行梯度处理;对处理后的图像做形态学运算,并给每个集水盆分配不同的标记,按升序访问每个像素点,依次浸没到集水盆中,完成图像分割。实验结果表明,该方法可以有效分割医学影像,并解决了分水岭变换引起的过分割问题。     

基于mean-shift算法的人脸实时跟踪方法*

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义,但目前的跟踪算法普遍存在目标遮挡、尺寸变化等过于敏感的不足,限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。实验结果表明该算法实时性很强,可以实现对运动人脸的快速跟踪,同时对目标遮挡也有很好的鲁棒性。     

基于mean-shift算法的人脸实时跟踪方法*

复杂环境下实时人脸跟踪方法在视觉监控系统中具有很重要的意义,但目前的跟踪算法普遍存在目标遮挡、尺寸变化等过于敏感的不足,限制了其应用范围。提出了一种人脸检测、mean-shift算法与卡尔曼滤波器相结合的实时全自动人脸跟踪算法。实验结果表明该算法实时性很强,可以实现对运动人脸的快速跟踪,同时对目标遮挡也有很好的鲁棒性。     

一种快速点模型去噪方法

消除噪声是构造完美三维模型过程中必不可少的一步.胡国飞等提出了基于三维mean-shift过程的各向异性点模型去噪算法但该算法效率较低,为此提出用准柯西函数取代该算法所采用的高斯函数,提高了算法效率.实验结果表明,此方法能在有效剔除点模型表面噪声的同时较好地保持表面的尖锐特征.     

基于迷宫和时空混沌的选择性区域图像加密算法

已有的图像加密算法,均是对整个图像同等加密,而对于感兴趣关键区域重点加密的算法还比较少见.本文章提出一种基于迷宫和时空混沌的选择性区域图像加密算法.利用mean-shift算法将图像分割为感兴趣关键区域和弱信息量的背景区域,并提取关键区域轮廓作为部分密钥保存;发挥迷宫可对不规则区域进行置换的优势,对关键区域进行像素位置...     

基于mean shift和粒子滤波的混合目标跟踪算法

考虑到处理非线性非高斯问题的粒子滤波方法在鲁棒性和速度方面的缺点,利用mean-shift算法找到后验概率的局部最优,用构成新的粒子集合来确定目标的最终位置,在不改变粒子滤波优点的同时提高了跟踪的速度。实验结果表明,这种改进的混合跟踪方法在保证准确性的同时,提高了系统的实时性和鲁棒性。     

基于多线索自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法

针对在复杂背景下,特别当目标与背景颜色相似、目标被遮挡时容易导致跟踪失败的问题,采用颜色与纹理两种互补特征融合的粒子滤波算法,同时提出一种融合策略自适应的抗遮挡跟踪方法,当遮挡发生时,适时切换融合策略,并在粒子滤波框架内嵌入mean-shift算法,克服了粒子退化现象。实验结果表明,该算法具有较强的抗遮挡能力,能够跟踪复杂背景下的目标。     

结合区域颜色和纹理的运动阴影检测方法

在视频跟踪中,由于运动阴影和运动对象具有相似的物理特性,现有方法很难区分运动对象和运动阴影.为解决这一问题,本文利用区域间的颜色和像素亮度的关系进行运动阴影的检测,有效克服了以像素为最小检测单位时检测结构容易受到噪声影响的不足;在通过分析运动阴影的物理模型证明局部二值模式(LBP)纹理的光照不变性之后,利用局部二值模式...     

运动目标检测跟踪方法研究

针对背景动态变化的场景,提出了一种基于全方位视觉的运动目标检测跟踪方法。通过目标在HSV颜色空间中的H值、目标间的欧氏距离和目标相交面积等特征融合,提高目标跟踪的鲁棒性。实验表明,所设计的方法能实现实时准确的运动目标检测与跟踪。     

含运动目标的红外图像非均匀校正算法

通过分析运动目标对基于图像配准的非均匀校正算法校正效果的影响,基于相邻帧之间运动目标辐射强度不变的假设,提出含运动目标的红外图像非均匀校正算法。通过临近帧补全运动目标遮挡的场景,消除运动目标的影响,进行非均匀校正得到场景校正帧,再利用运动目标的辐射信息对各帧运动目标进行非均匀校正,最终得到全图校正帧。仿真和实测红外图像校正实验表明：算法能够很好地解决含运动目标的红外序列图像的非均匀校正问题。     

连通域标记并行算法在多核处理器上的设计和实现

为满足全方位视觉运动目标检测跟踪系统中检测和跟踪实时性的要求,采用多核程序设计和并行处理技术,对系统中连通域标记算法,重新进行了设计和实现。为解决由图像分割造成的连通域的分离,应用边界处的游程码,将两个不同任务块中分割处的连通域合并成一个连通域。最后通过实验证明该并行算法比传统算法在多核处理器上运行更快,更好地解决了多核处理器饥饿问题,让多核处理器发挥了更高的效率。     

OPTICS聚类与目标区域概率模型的多运动目标跟踪

目的 针对多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题,本文提出了一种基于OPTICS聚类与目标区域概率模型的方法。方法 首先引入了Harris-Sift特征点检测,完成相邻帧特征点匹配,提高了特征点跟踪精度和鲁棒性;再根据各运动目标与背景运动向量不同这一点,引入了改进后的OPTICS加注算法,在构建的光流图上聚类,从而准确的分离出背景,得到各运动目标的估计区域;对每个运动目标建立一个独立的目标区域概率模型(OPM),随着检测帧数的迭代更新,以得到运动目标的准确区域。结果 多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题通过本文方法得到了很好地解决,Harris-Sift特征点提取、匹配时间仅为Sift特征的17%。在室外复杂环境下,本文方法的平均准确率比传统背景补偿方法高出14%,本文方法能从移动背景中准确分离出运动目标。结论 实验结果表明,该算法能满足实时要求,能够准确分离出运动目标区域和背景区域,且对相机运动、旋转,场景亮度变化等影响因素具有较强的鲁棒性。     

An adaptive graph cut algorithm for video moving objects detection

The algorithms based on graph cut have the advantage to detect the moving objects effectively and robustly. The main trouble of the algorithm based on graph cut is that its model parameters will be determined empirically. In this paper, a novel algorithm of adaptive graph cut is proposed to detect video moving objects. Based on Markov random field model, the proposed algorithm uses the numbers of moving objects pixels and objectives-background pixel-pairs to describe the geometric features of the moving objects. And the relationship between the geometric features of the moving objects and the model parameters are set up. In this paper, the model parameters are adaptively optimized through the extraction and prediction of the geometric features of moving objects. Then the detection based on the graph cut is preformed on ROI, which well achieves the balance between the computation and accuracy. Finally, the experimental results show the proposed algorithm can hold the details of moving objects more effectively compared with other algorithms, and improve the detection performance of moving object in the video surveillance.     

基于DM642的实时运动目标检测系统设计与实现

针对图像数据量大,运动目标检测算法复杂,而在实际应用中又要求实时对图像处理等特点,以DSP器件TMS320DM642为核心搭建了实时运动目标检测系统的硬件平台。为了有效检测出运动目标,提出一种将基于混合高斯模型的背景差分法和三帧差分法相结合的算法。实验表明,该系统能有效检测出运动目标,且满足实时性要求。     

基于神经网络的全自动模式识别跟踪系统

建立了一个基于神经网络的全自动模式识别跟踪系统。通过MOD算法提取出各个运动目标的特征向量后，利用神经网络对各个目标自动进行模式分类。文中同时给出了在复杂背景下多个运动目标自动跟踪与识别的实验结果。     

一种高效的移动对象伴随模式挖掘算法

从时空维度中寻找轨迹相似、时间相近的对象集合,即挖掘移动对象的伴随模式,在基于地理位置的用户行为分析中被广泛使用.然而现有移动对象相似性挖掘算法难以处理时间连续、空间离散、时空相关并且数据量大的时空数据.针对此类数据,设计基于滑动窗口、Apriori性质和贪心选择策略的宽度优先搜索算法,对移动对象伴随模式挖掘问题进行求解.同时结合基于哈希的迭代剪枝算法和基于摘要信息的剪枝算法,设计两层剪枝算法以去除冗余的中间结果.在真实数据上的实验结果表明,与仅使用哈希迭代或摘要信息的剪枝算法相比,该算法的剪枝效率较高,并且能够稳定去除99%以上的冗余数据.