基于均值漂移的快速模板匹配算法

提出了一种基于均值漂移和模板匹配的目标跟踪算法。算法工作时分为预测、模板匹配与目标定位及模板更新3个阶段。在预测阶段,结合上一帧跟踪得到的目标位置,利用均值漂移方法对目标位置进行预测,并以预测位置为中心、以相应的大小为覆盖范围定义模板匹配的搜索波门;在模板匹配阶段,采用快速模板匹配算法,将目标模板与搜索波门进行由粗到精的快速匹配,并计算所得匹配结果与目标模板的匹配程度,如果该匹配度大于给定的阈值,则将快速模板匹配的结果作为当前帧图像的跟踪结果,否则,以均值漂移算法预测的目标位置作为当前帧图像的跟踪结果,最后由当前帧的跟踪结果控制模板更新过程以更新目标的模板,最终完成对目标的稳定跟踪。同时该算法结合颜色和边缘特征对旋转、变形不敏感的优点提高跟踪的鲁棒性。该方法运算速度快,准确度高,能够满足实时性要求。     

激光跟踪仪靶球识别图像处理方法研究

激光跟踪仪是大型装备制造过程中的大尺寸精密测量仪器,在跟踪测量过程中,容易丢失目标,影响工作效率,无法继续跟踪.图像处理法对靶球进行目标识别,以实现靶球的断光续接.本文采用模板匹配和Hough变换两种方法,首先将图像处理技术应用于模板匹配,先对拍摄到的靶球进行不同的边缘提取法处理,然后再利用模板匹配法,提取目标靶球的中心坐标;其次利用Hough变换法求取并标定靶球中心坐标.通过对比不同方法提取到的目标的中心坐标,得到较为准确的提取方法,实现在脱靶后激光跟踪仪准确的跟踪目标.     

一种新的基于频域的相关跟踪算法

提出了一种定位精度高、运算量小的实时相关跟踪算法．算法通过对目标进行差分尺度空间滤波,提取目标的区域特征,增强了相关匹配峰值强度和抗干扰性;其次,将大规模的相关匹配运算由时域转换到频域进行,从而保证了相关跟踪的实时性;利用加权的目标边缘质心和形心的偏差量后向抑制模板更新时的漂移量,从而减弱模板更新时的模板漂移现象,保证了复杂场景下的目标跟踪．实验表明,算法能够适应在低对比度、复杂场景下的目标跟踪,同时对跟踪过程中摄像头抖动也不敏感．仿真结果表明,该算法运算耗时低,配准峰值强．     

基于累积帧差的人眼定位及模板提取

提出了一种基于累积帧差的眼睛定位方法。利用VC 下的VFW软件包,建立一个对实时捕获的具有眨眼状态的连续人脸彩色图像序列进行处理的系统。该方法利用眨眼时开闭眼状态的灰度变化精确定位眼睛并提取眼睛模板,较之传统的人眼定位方法更简单、准确、稳定。在短时间内头部基本不动的情况下,计算出帧差累积图变化最大行与列以及双眼质心的位置,进而确定眼睛的位置并标准化眼睛模板。实验结果表明该方法能实时、准确、快速提取出人眼模板。     

一种基于粒子滤波的自适应相关跟踪算法

相关跟踪是最常见的一种目标跟踪方法,但传统相关跟踪采取的"峰值"跟踪方法抛弃了所有小于峰值点相关值的位置点的信息,不够稳健,受遮挡影响大,并且很难求解相关模板的仿射变形参数.提出了一种改进的非线性相关跟踪算法,以改进的灰度模板作为目标表示方式,粒子的权值与相关值成比例,目标状态的后验概率由粒子加权表示.模板更新时根据粒子权值进行自适应调节,对所有粒子所在位置的区域进行加权更新,权值大的粒子具有更高的更新系数,避免了仅利用单一峰值点处的模板进行更新可能造成的误差累计.该算法大大提高了跟踪与模板更新的鲁棒性,同时也是一种在仿射空间进行运动参数搜索的实用方法.     

基于策略梯度的目标跟踪方法

针对目标跟踪过程中的遮挡、形变和快速运动等问题,提出基于策略梯度的目标跟踪方法. 该方法利用策略梯度算法训练策略网络. 该策略网络能够根据当前跟踪结果的可靠性进行动作决策,以避免错误的模板更新或者重新检测丢失的目标. 在决策过程中,通过计算加权置信度差值分析当前跟踪结果的鲁棒性和准确性,使得策略网络能够更准确地评估跟踪结果. 在重检测过程中,提出有效的重检测方法,对大量的搜索区域进行过滤,大大提高了搜索效率,利用决策模块检验重检测结果,确保重检测结果的准确性. 利用提出的算法在OTB数据集及LaSOT数据集上进行评估. 实验结果表明,提出的跟踪算法在原算法的基础上提高了2.5%~4.0%的性能.     

稀疏投影在目标跟踪中的应用

探讨了稀疏投影表示法在目标检测跟踪系统中的应用.通过一范数(L1)正则化最小二乘算法实现目标特征在模板矩阵的稀疏投影,并根据投影差值最小的目标特征找到最优跟踪状态估计,最后更新模板矩阵以适应目标变化.该方法将基于贝叶斯框架的状态预测和视频采集模板相结合得到最优跟踪轨迹.实验结果表明,该方法能够达到很好的跟踪效果.     

一种空对地可见光图像制导跟踪算法

为解决复杂背景下空对地可见光图像制导跟踪问题,提出一种基于特征匹配的跟踪算法。首先,通过等间隔采样与改进Kirsch边缘检测相结合的方法进行特征点采样;然后,采用金字塔模板光流法提取目标特征;最终,采用模板匹配法识别目标特征完成对地面目标的制导跟踪。实验结果表明：算法速度可以满足最大129Hz帧率的相机进行实时跟踪,稳定跟踪速率优于7.75ms/F,具有跟踪速度快和抗干扰能力强的特点。该算法完全满足空对地复杂背景下跟踪的需求。     

拓展模板的视频跟踪技术

在视觉目标跟踪(video tracking)过程中,当跟踪图像存在背景杂波、图像噪声(如图像遮挡、图像快速移动)时,算法往往不能取得很好的图像追踪效果.为解决该问题,在经典L1-tracker追踪算法的基础上,针对目标遮挡、目标消失等严重影响跟踪效果的情况进行研究,提出加入拓展模板(固定模板和近况模板)的策略来提高跟踪精度和抗遮挡能力.固定模板保持追踪目标最初的图像特征,防止错误的追踪结果在模板更新时引入错误的特征,进而导致识别目标偏移.近况模板记录目标的最新跟踪结果,避免由于点模板的大量使用而造成遮挡的误识别.通过对多个标准数据集的实验测试,证明加入新策略的L1-tracker算法,在不破坏原有L1-tracker优势的基础上,显著地提升了L1-tracker算法应对遮挡问题的能力.     

整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法

针对孪生网络目标跟踪算法仅使用特征提取网络提取特征,在遮挡、旋转、光照与尺度变化中容易出现跟踪失败的问题,提出整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法. 将高效的通道注意力模块引入ResNet22孪生网络中,提高特征的判别能力. 使用整体特征识别功能计算全局信息,提取更为丰富的语义信息,提高跟踪算法精度. 同时,引入自适应模板更新机制,解决遮挡与长期跟踪导致的模板退化问题. 为了验证所提方法的有效性,在OTB2015、VOT2016与VOT2018等公开数据集上进行测试,并与其他跟踪算法进行对比. 结果表明,所提算法在精确度与成功率上表现较好,在背景杂乱、旋转、光照与尺度变化等情况中表现稳定.     

基于视频序列的车辆检测与跟踪算法研究与应用

提出了一种基于区域的模板匹配跟踪算法,针对复杂场景中目标被干扰、遮挡等情况,提出了一种基于遮挡判断和运动轨迹预测的抗遮挡跟踪算法,可实现对被干扰或遮挡的目标进行有效跟踪,文中给出仿真结果,证明了该算法的有效性和实用性.     

Cross-camera moving target tracking algorithm based on sparse representation

Cross-camera target tracking is very challenging,mainly because of the difference in the background area under different cameras and the randomness of the target movement behavior trajectory,which will accumulate interference errors very easily,and affect the matching accuracy,thus leading to the tracking failure.Aiming at this problem,a model of moving target tracking based on sparse representation is proposed in this paper.The model uses the difference in background brightness between different cameras to compensate the illumination of the target,so as to obtain a stable template matrix.At the stage of model solution,to solve the problem that the traditional greedy algorithm has a single atom matching pattern,ignoring the relationship between inner atoms and leading to a low reconstruction accuracy,the model adopts the band exclusion(BE) method in the band exclusion local optimization orthogonal matching pursuit(BLOOMP) algorithm to reduce the interatomic coherence.In addition,combining the local optimization(LO) technique with the new coherence discrimination mechanism,we obtain a more compact correlation band to update the support set,leading to improving the reconstruction accuracy.At the stage of template updating,in order to enhance the real time performance of the template matrix,the model uses correlation band and different weight coefficients as the template replacement mechanism.Simulation results show that the proposed method can track the interested target stably and robustly compared with the traditional algorithm under the condition of indoor and outdoor scenes.     

一种基于模板匹配的远场畸变校正方法

在激光照射性能监测系统跟踪移动目标采集远场图像过程中,由于受主光轴入射角度、相对位移等因素影响,导致所摄图像会产生一定程度的畸变。为了校正图像畸变,提出一种基于模板匹配的远场畸变校正方法。首先制作四个靶板角点模板,利用模板匹配算法跟踪识别畸变图像的靶板角点;依据相机成像模型计算出理想靶板角点的像素坐标;根据四对靶板角点,利用透视投影模型求解畸变校正系数,从而实现对图像的畸变校正。实验表明,该方法可以对远场畸变图像进行有效校正,具有实验条件要求低、校正精确、处理速度快等优点,为激光照射性能监测系统提供了准确的图像信息,在实际工程中具有重要意义。     

基于模板匹配的人脸识别跟踪方法研究

在对运动物体的实际追踪过程中,由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素,增加了动态目标跟踪的难度,所以用普通识别方法较难提取出目标特征,从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法,分析了基于方向梯度直方图(HOG)的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法,设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。     

基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪

针对视频中运动人体的跟踪,提出了一种基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪算法。该算法首先对所要跟踪的人体目标进行分块,并选择与周围环境颜色相似度最小的块模板作为跟踪区域;然后使用基于均值偏移的粒子滤波方法进行跟踪,并设计了自适应更新块模板尺度的方法;最后在粒子滤波的状态估计阶段后,加入自适应观测模型,根据块模板尺度的变化情况,自适应地选择高斯噪声方差和粒子数目。实验证明,在出现遮挡或人体运动方向改变的情况下,本文算法的跟踪效果比传统均值偏移粒子滤波更好。