基于计算机视觉的运动目标跟踪算法

截至目前,运动目标跟踪已经历经了几十年的发展研究,其作为当前社会一项至关重要的先进技术,对于人们的日常工作生活以及社会经济、军事政治等其他各领域均有着积极的帮助作用。特别是在计算机视觉技术逐渐发展成熟的今天,运动目标跟踪与计算机视觉技术的融合程度也越来越高。基于此,本文将选择当前比较常见的一种目标跟踪算法即Kalman filter算法,并以运动的人脸作为跟踪目标,着重围绕基于计算机视觉的运动目标跟踪算法进行简要分析研究。     

视觉跟踪技术中孪生网络的研究进展

在计算机视觉领域中,基于孪生网络的跟踪算法相比于传统算法提高了精度和速度,但是仍会受到目标遮挡、变形、环境变化等影响,导致孪生网络的跟踪算法的性能降低。为了深入了解基于孪生网络的单目标跟踪算法,本文对现有基于孪生网络目标跟踪算法进行了总结和分析,主要包括在孪生网络中引入注意力机制方法、超参数推理方法和模板更新方法,对这3种方法的目标跟踪算法进行了综述,详细介绍了国内外近几年基于孪生网络的算法研究和发展现状。对3个方面的代表算法采用VOT2016、VOT2017、VOT2018和OTB-2015数据集进行实验对比,获得了多种基于孪生网络的目标跟踪算法的性能。最后对基于孪生网络的目标跟踪算法进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述

深度学习技术在计算机视觉领域的应用日趋广泛,基于深度学习的目标跟踪技术是当前计算机视觉领域的一项重要研究课题。文章首先对国内外目标跟踪技术的发展历程进行了回顾和梳理,详细介绍并对比了部分典型的基于深度学习的目标跟踪方法;然后介绍了几种目标跟踪领域的典型数据集;最后对基于深度学习的目标跟踪技术的研究进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于计算机视觉的智能监控系统教学平台

本文研究了基于计算机视觉技术的智能监控系统教学实验平台.文章介绍了该实验平台的硬件部分设计和构建,研究了基于该平台的运动目标检测方法和人与非人的识别方法、基于形心的运动目标跟踪方法,尤其研究得到了基于最小二乘法的预测跟踪算法和基于面积变化的预铡跟踪有遮挡运动目标新方法.实验结果表明该平台满足了计算机视觉课程的教学实践需要.     

基于OPENCV的计算机视觉技术研究

随着计算机技术的快速发展,基于Opencv的计算机视觉技术水平获得了很大的提高。计算机视觉技术主要是实现人眼的分类、分割、跟踪、识别、判别决策等功能,在计算机视觉系统中创建3D、2D图像数据,以创建获取所需要信息的人工智能系统。本文主要基于Opencv计算机视觉技术来探讨在系统创建过程中存在着的问题以及相应的对策,以求获得对视觉技术的创新发展。     

视觉跟踪算法综述

视觉跟踪是计算机视觉领域的重要研究热点。文章根据基于特征的跟踪、基于主动轮廓的跟踪、基于检测的跟踪、基于Meanshift的跟踪等多个分支展开。比较了几种算法的优缺点,并介绍每种算法的适用场景。最后展望了新的跟踪算法技术的发展。     

基于孪生网络的目标跟踪算法

在计算机视觉应用中，基于孪生网络的跟踪算法相比于传统的目标跟踪算法在速度和精度上都有所提升，但是其受到遮挡、形变等干扰因素影响较大。基于此，本文对现有基于孪生网络的目标跟踪方法和技术所作的改进进行了总结分析，主要包括在孪生网络中引入全卷积孪生神经网络方法、引入回归方法和在线更新方法，对基于3种方法的目标跟踪算法的改进进行了综述，并详细介绍了近年来孪生网络在目标跟踪应用中的国内外研究进展和发展现状。同时，采用VOT2017和LaSOT数据集进行了实验对比，比较了多种基于孪生神经网络跟踪算法的性能。最后，对基于孪生网络的目标跟踪方法的发展趋势进行了展望。     

基于计算机的视觉立体匹配算法研究

计算机视觉技术主要是研究通过计算机技术来实现人的视觉功能的过程,计算机视觉研究的重点课题是立体匹配。双目视觉是和人体眼睛的视觉比较接近的,而且在实际应用中比较容易实现。文章对计算机视觉系统和立体匹配算法进行了分析,并且对双目视觉的视觉立体匹配算法进行了研究,通过相应的计算机算法对双目视觉立体匹配进行实现,具有一定的研究意义。     

基于计算机视觉的艺术体操轨迹跟踪研究

为了解决传统基于卡尔曼滤波算法进行艺术体操轨迹跟踪时存在的跟踪漂移以及跟踪效率低等问题,研究基于计算机视觉的艺术体操轨迹跟踪方法,通过Vi Be运动目标检索算法对图像的颜色以及深度信息建模,基于图像颜色以及深度的波动检测出视频中的运动目标,采用KCF算法实现运动目标的初步跟踪,在该方法的基础上,通过改进KCF算法解决运动目标被遮挡出现的跟踪漂移问题,提高运动目标跟踪的精度和稳定性。通过Hermite插值运算运动目标质心,基于时刻t的运动模糊方向获取瞬时质心轨迹,得到最佳的运动目标质心轨迹,采用曲线拟合措施获取精确的运动目标质心轨迹。实验结果说明,所提方法可准确跟踪艺术体操运动轨迹,具有较高的跟踪效率和稳定性。     

基于计算机视觉算法的图像处理技术分析

本文以计算机视觉算法为基础,针对图像处理技术展开研究,对现有图像校正效果进行有效改善,并给出以计算机视觉算法为基础的针对性处理技术。基于此,分别对计算机视觉算法、图像处理技术中的图像类别特征和专业技术特点展开说明,经研究论证,以计算机视觉算法为基础的计算机视觉显示系统和图像畸变矫正功能使用效果良好,具备进一步研发价值和推广价值,希望本次研究可以为同领域工作者提供合理参考。     

基于视频的车辆检测与跟踪算法综述

首先介绍了交通检测系统,指出视频交通检测技术日益成为计算机视觉领域中备受关注的前沿方向。在此基础上,分别讨论了常用的车辆检测算法,基于模型的车辆检测算法,车辆跟踪的基本类型,以及基于模板匹配、卡尔曼滤波和粒子滤波的车辆跟踪算法,同时分析比较了各种算法的优缺点。最后,展望了这一领域未来研究的热点。     

融合运动信息与表观信息的多目标跟踪算法

多目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,其在智能视频监控、人机交互、机器人导航、公共安全等领域有着重要的作用。目前目标跟踪算法仍面临诸多的挑战,例如遮挡、背景复杂、运动模糊等因素所造成的影响难以完全规避。文中基于一种简单的在线跟踪方法,提出一种融合多类信息的算法,有效地提升了跟踪器的性能。模型关注于帧与帧之间的目标检测与数据关联问题,依赖于不同帧之间目标运动与表观的相似性,当目标丢失及存在遮挡时,融合多源信息减少相关的不确定性。同时,该算法在真实环境中可实现实时跟踪的性能。实验评估结果表明,提出的跟踪器在公开数据集上具有良好的性能,可以显著减少目标丢失率以及身份交换率。     

An improved target tracking algorithm based on spatio-temporal context under occlusions

Multidimensional Systems and Signal Processing - Target tracking is a popular but challenging problem in computer vision field. Due to many aggravating factors such as position transformation,...     

基于相对形状上下文与概率松弛标记法的点模式匹配算法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别中重要而基础的问题。在立体视觉匹配、图像配准、目标识别与跟踪等方面都有广泛的应用,是目前各领域关注和研究的热点。该文提出了一种新的将不变特征与概率松弛标记法相结合的点模式匹配算法。该算法首先提出一种新的基于点集的不变特征—相对形状上下文,然后利用点集间相对形状上下文的统计检验匹配测度来定义概率松弛标记法中新的相容性系数,并以此为基础来构造鲁棒的支持函数。最后通过匹配概率矩阵的松弛迭代以及匹配约束条件来实现点模式匹配问题的求解。模拟仿真与真实数据实验验证了本文算法在点集间存在相似变换乃至透视变换情况下具备较高匹配正确率,而且对于噪声和出格点也具备较强的鲁棒性。      

High-performance template tracking

Tracking systems are important in computer vision, with applications in video surveillance, human computer interfaces (HCI), etc. Consumer graphics processing units (GPUs) have experienced an extraordinary evolution in both computing performance and programmability, leading to a greater use of the GPU for non-rendering applications, such as image processing and computer vision tasks. In this work we show an effective particle filtering implementation for real-time template tracking based on the use of a graphics card as a streaming architecture in a translation-rotation-scale model.     

基于模糊图像合成的微结构平面运动测量技术

动态测试技术在MEMS研发过程中具有极为重要的作用。本文在机器微视觉的MEMS动态测试系统的基础上 ,基于模糊图像合成技术对MEMS谐振器的运动特性如谐振器的运动幅度、谐振频率 f及品质因数Q等重要参数进行了测试 ,并给出了实验结果。     

A comparative study of new HOS-based estimators for moving objects in noisy video sequence

The need for motion estimation (ME) arises quite often in many areas such as computer vision, target tracking, medical imaging, robotic vision. A five new estimators for frame-to-frame image ME are described in this paper. The new ME estimators exploit the higher-order statistics (HOS) characteristics of the received images, and various frequency weighting functions are used to prefilter the received images before calculating the generalized cross-cumulant function and, therefore, suppress the Gaussian noise effect. The estimators of interest are the HOS-ROTH impulse response, the HOS-phase transform, the HOS-smoothed coherence transform, the HOS-maximum likelihood and the HOS-Wiener estimators. Since the performances of the HOS-based estimators are considerably degraded by the signal-to-noise ratio level, this factor has been taken as a prime factor in benchmarking the different estimators. For robust ME it has been found that the HOS-Wiener estimator is particularly suited to this purpose. The accuracy of the estimators is also discussed.     

基于OpenCV的运动目标定位跟踪系统软件设计

目标定位跟踪技术一直是计算机视觉领域的一个研究热点。为了更好地改进目标跟踪算法的跟踪特性,设计一种基于OpenCV的目标定位跟踪软件系统。通过对Camshift跟踪算法的研究和改进,以实际的跟踪环境为背景,利用VS2008软件平台和OpenCV库函数,设计一种可以控制云台并实时定位跟踪运动目标的软件系统。实验证明,本系统定位跟踪精确,为运动目标的定位跟踪的研究和应用提供了方便,具有一定的实际意义。     

红外图像的光流计算

图像光流的计算不需要在图像序列中建立特征之间的对应关系，因此光流法在计算机视觉的众多领域，包括运动物体的参数估计和目标跟踪方面都有广泛的应用，由于红外图像的噪声相对较大，光流法很少用于红外图像中目标的运动参数估计和跟踪，这里，使用几种常用的光流计算方法对部分实际红外图像进行了光流场计算。结果表明，当选择合适的方法或计算方法进行一定的改进时，这些红外图像可以得到比较接近实际情况的目标光流场，进而应用于红外图像中的目标分割，运动状态分析与目标跟踪等领域。