基于梯度方向直方图特征的多核跟踪

提出了基于梯度方向直方图特征的多核跟踪算法, 对跟踪过程中的光线变化和部分遮挡具有较强的鲁棒性. 该算法将目标分块, 分别提取出每块的核函数加权的梯度方向直方图特征. 目标模型和候选目标模型的相似度用所有块直方图间的Bhattacharyya系数之和进行度量, 目标的跟踪通过Mean shift算法最大化两者的相似度实现. 对车辆、人体等多个目标的跟踪验证了本文提出算法的有效性.     

多物体遮挡情况下的视觉跟踪算法

针对视频监控中多运动物体间的遮挡问题,提出一种结合全局特征匹配与局部特征匹配的目标跟踪算法.该算法采用基于直方图和基于分块的方法共同表达目标的灰度特征.遮挡发生前实时进行遮挡预判,遮挡时采用基于块分类的方法跟踪目标,遮挡结束后通过直方图匹配重新定位目标.实验结果表明了该方法的有效性和优越性.     

一种改进的Camshift/Kalman运动目标跟踪算法

针对目标跟踪中的目标遮挡、丢失等情况,提出了一种改进的基于空间边缘方向直方图的Camshfit/Kalman跟踪算法.首先,利用空间边缘梯度方向作为匹配信息,同时自适应修正每帧中的匹配模板,再使用Kalman滤波器对运动目标的位置进行预测更新,以克服目标遮挡情况及噪声的干扰.实验表明,该算法能够较好处理目标遮挡情况,实现运动目标的高精度跟踪.     

多物体遮挡情况下的视觉跟踪算法研究

针对视频监控中多运动物体间的遮挡问题,提出了一种新的结合全局特征和局部特征匹配的目标跟踪算法。该算法采用直方图的方法和基于分块的方法共同表达目标的灰度特征。遮挡发生前实时进行遮挡预判,遮挡时,利用基于块分类的方法跟踪目标,遮挡结束后,通过直方图匹配重新定位目标。实验结果证明了该方法的有效性和优越性。     

复杂环境下的鲁棒目标跟踪方法

提出一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法,通过大量样本的离线训练构建目标的投影子空间,并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征.为了满足实时性的要求,采用积分直方图方法提高粒子特征的计算速度;然后结合粒子滤波方法在子空间中计算粒子与训练样本集之间的相似度,进而估计目标的运动参数.实验结果表明,该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变,以及部分遮挡等恶劣条件下实现准确跟踪,比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性,能够满足地面侦察任务在多种复杂条件下对感兴趣目标进行准确跟踪的需求.     

基于色斑联合推举的被遮挡运动目标跟踪

针对非刚体运动目标被遮挡的跟踪问题,提出一种以目标色斑子块相关匹配联合推举的跟踪方法。利用目标色调特征的不变性对目标色斑进行自适应分块,通过子块的运动状态联合估计目标整体的运动状态,在遮挡发生时判断被遮挡子块,并将其排除到联合推举之外。实验结果表明,该方法可实现对非刚体目标遮挡下的有效跟踪。     

基于局部直方图的多区域目标跟踪算法

为克服光照变化和目标遮挡对运动目标跟踪的影响,提出了一种基于改进的局部敏感直方图的多区域目标跟踪算法。改进了局部敏感直方图并设计了快速算法;将改进的局部敏感直方图作为多区域跟踪算法中的目标建模方式,提高目标建模的准确性且降低提取目标特征的计算复杂度;针对多区域跟踪算法中融合各个区域块的特征相似值的需要,采用基于统计排序和最小二乘估计的参数估计方法计算整个目标块与模板的相似度。实验结果表明该算法能有效应对目标跟踪过程中光照变化、目标形变与遮挡的干扰,实现实时鲁棒的目标跟踪。     

加权模型下的相似匹配跟踪方法

针对传统跟踪方法易受相似物遮挡而导致丢失目标问题,提出一种加权模型下的相似匹配跟踪方法。首先,将目标区域分割成局部特征块,并为其分配权重,建立带权局部特征块组成的外观模型;然后,利用目标的颜色、位置特征进行相似性匹配,为了避免复杂背景干扰,在匹配前划分前景区域,从而实现较准确跟踪;最后,提出一种遮挡决策模型更新机制,通过对目标发生严重遮挡进行判定,保证模型的匹配鲁棒性。实验结果表明,利用加权模型以及多特征相似匹配,使得该方法能够得到较高的跟踪准确率,平均误差仅为13.21,跟踪重叠率为0.71。     

基于自适应分块的视频目标跟踪方法研究*

针对目标跟踪中的遮挡问题,提出了一种基于颜色特征的自适应跟踪算法。该算法利用模糊K均值聚类将目标自适应分块,采用单调递减的核函数对子块进行加权,目标模型的更新只需更新子块的颜色均值,计算量小。在跟踪过程采用目标整体匹配的方法,结合设计的自适应Kalman滤波器,有效地解决了跟踪过程中的目标遮挡问题。实验结果表明,新算法能够实现目标的准确跟踪。     

基于局部特征匹配的多目标跟踪算法

为解决多目标跟踪过程中因遮挡导致跟踪失败的问题,提出一种基于局部特征匹配的跟踪算法。在卡尔曼滤波跟踪框架下,根据目标数据关联的结果判断目标的状态并进行针对性处理。当目标处于相互遮挡的状态时,利用目标的局部模板在当前帧进行匹配获取目标候选区域,利用改进的距离加权彩色直方图计算候选区域与局部模板的相似度,结合直方图的相似度和卡尔曼预测确定目标的位置。实验结果表明,在满足实时性的要求下,该方法能够有效地处理目标的遮挡问题。     

双摄像机下人体遮挡时的跟踪方法

针对双摄像机下存在人体遮挡情况时的跟踪问题,提出了利用人体3维位置信息来实现跟踪的方法。该方法首先对其中一个摄像机视频图像中的人体像素抽样,接着在其他摄像机视频图像中找出抽样像素的匹配点,计算出每一对匹配点在世界坐标系中所对应的3维点,然后依据3维位置信息将3维点聚类,找出每一个聚类区域中的3维点所对应的图像中的一组像素点,并对其构建高斯平滑直方图模型。在此基础上,依据直方图模型将互相遮挡的人体分割开来,最后根据求取的人体像素点的匹配关系来确定不同摄像机中同一个人的对应关系。实验结果表明,该方法能有效实现遮挡情况下的人体跟踪。     

基于相关匹配及双模式模板更新的跟踪方法

运动目标被遮挡表现为一部分子块区域与模板的失配,从而影响目标跟踪效果;为解决该问题,提出了一种改进的相关跟踪方法和双模式模板更新策略;通过自适应阈值调整和分块相关运算对MCD算法进行改进,在遮挡发生时判别被遮挡子块,及时调整模板更新策略,由Kalman滤波结果与匹配结果的线性加权和得出目标最终位置;实验结果表明:该方法能有效抑制目标局部像素变化引起的跟踪漂移,且对遮挡具有一定的鲁棒性。     

基于HOG—AP的人脸图像识别算法

针对仿射传播（AP）算法存在缺乏判定最优聚类结果的指标以及收敛性能不够好等问题,提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）的AP改进算法。首先提取图像的HOG特征向量,然后引入收缩因子加速仿射传播算法的收敛过程,最后将有效性指标嵌入算法的迭代过程,监督并引导算法向着最好聚类质量的方向运行。对人脸图像进行实验,实验结果表明,基于HOG的AP改进算法可以得到更接近正确类数的结果,提高了FM值,降低了错误率。     

A parallel histogram-based particle filter for object tracking on SIMD-based smart cameras

We present a parallel implementation of a histogram-based particle filter for object tracking on smart cameras based on SIMD processors. We specifically focus on parallel computation of the particle weights and parallel construction of the feature histograms since these are the major bottlenecks in standard implementations of histogram-based particle filters. The proposed algorithm can be applied with any histogram-based feature sets—we show in detail how the parallel particle filter can employ simple color histograms as well as more complex histograms of oriented gradients (HOG). The algorithm was successfully implemented on an SIMD processor and performs robust object tracking at up to 30 frames per second—a performance difficult to achieve even on a modern desktop computer.     

融合HOG与ARMA模型的粒子滤波跟踪

传统的粒子滤波算法在跟踪目标受到相似背景干扰和遮挡或跟踪目标高速运动时,容易造成跟踪误差增大或跟踪失效的影响。针对室外运动目标跟踪的复杂性,提出一种对于干扰适应性较强的融合梯度方向直方图与自回归移动平均(ARMA)模型的粒子滤波跟踪方法。建立ARMA运动模型,用前两帧目标的位姿状态预测目标下一帧的状态,解决目标跟踪的角度变化与部分遮挡问题。实验结果表明,该模型能克服光照突变引发目标色彩突变的问题。     

Mobile robot self-localisation using occupancy histograms and a mixture of Gaussian location hypotheses

The topic of mobile robot self-localisation is often divided into the sub-problems of global localisation and position tracking. Both are now well understood individually, but few mobile robots can deal simultaneously with the two problems in large, complex environments. In this paper, we present a unified approach to global localisation and position tracking which is based on a topological map augmented with metric information. This method combines a new scan matching technique, using histograms extracted from local occupancy grids, with an efficient algorithm for tracking multiple location hypotheses over time. The method was validated with experiments in a series of real world environments, including its integration into a complete navigating robot. The results show that the robot can localise itself reliably in large, indoor environments using minimal computational resources.     

前景约束下的抗干扰匹配目标跟踪方法

传统模型匹配跟踪方法没有充分考虑目标与所处图像的关系,尤其在复杂背景下,发生遮挡时易丢失目标.针对上述问题,提出一种前景约束下的抗干扰匹配（Anti-interference matching under foreground constraint,AMFC）目标跟踪方法.该方法首先选取图像帧序列前m帧进行跟踪训练,将每帧图像基于颜色特征分割成若干超像素块,利用均值聚类组建簇集合,并通过该集合建立判别外观模型;然后,采用EM（Expectation maximization）模型建立约束性前景区域,通过基于LK（Lucas-Kanade）光流法框架下的模型匹配寻找最佳匹配块.为了避免前景区域中相似物体的干扰,提出一种抗干扰匹配的决策判定算法提高匹配的准确率;最后,为了对目标的描述更加准确,提出一种新的在线模型更新算法,当目标发生严重遮挡时,在特征集中加入适当特征补偿,使得更新的外观模型更为准确.实验结果表明,该算法克服了目标形变、目标旋转移动、光照变化、部分遮挡、复杂环境的影响,具有跟踪准确和适应性强的特点.     

基于投影直方图匹配的双目视觉跟踪算法

为了在机器人机械手双目视觉伺服系统中跟踪并精确定位目标的空间位置,提出了一种利用投影直方图匹配和极线几何约束的目标跟踪方法。分别在2个视觉中人工标定目标,并提取目标在多颜色空间的水平、垂直投影直方图作为匹配模板;在一个视觉中利用目标的运动一致性原则和投影直方图匹配搜索并跟踪目标;在另一个视觉中依据双目视觉系统的极线几何原理限定目标搜索范围,搜索并定位目标。该方法利用水平、垂直投影直方图描述目标的结构信息,同时完成了双目视觉系统中的目标跟踪与配准功能,有利于目标的精确定位和视觉测量。实验结果表明,该方法可在双目视觉系统中有效跟踪目标,运算效率高,鲁棒性强。