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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
该文提出了一种综合Mean Shift算法和灰度模板匹配的主动跟踪算法。该算法利用灰度模板匹配与运动目标在图像的位置无关的特点,在视角和焦距发生变化后用灰度模板进行穷尽搜索,再用匹配结果更新Mean Shift搜索窗口,解决了Mean Shift算法要已知目标区域才能正确跟踪的问题。该算法能在视角和焦距发生变化的情况下能正确的跟踪运动目标并能使被跟踪的运动目标始终保持在图像的中心区域。实验表明,该算法具有较好的可行性。  相似文献   

2.
图像综合特征及其在图像检测与匹配中的应用   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
针对灰度,几何畸变较大的图像匹配困难的问题,提出了一种图像匹配的新方法。该方法在图像预处理时,首先利用SUSAN算法来检测图像目标的边缘,然后利用图像不变矩,并结合形态信息、灰度信息构造的图像综合特征来进行图像匹配,以完成目标的识别与跟踪。由于SUSAN算法检测特征定位准确,对局部噪声不敏感,而且不变矩具有平移、旋转、比例不变的特性,因此可取得较好的检测与匹配效果。实验也表明,该算法既具有较强的抗灰度、抗几何畸变能力,又具有较强的噪声抑制能力。  相似文献   

3.
基于平方差匹配SSD(Sum of Squared Difference)、标准相关系数匹配NCC(Normalized Cross Correlation)的传统模板匹配跟踪算法十分依赖灰度信息。图像灰度剧烈变化或光照强度改变明显的情况下容易被图像的高频信息影响,导致产生目标偏移的现象,跟踪精度降低。提出一种模板匹配跟踪的哈希增强算法,用于减小灰度与亮度变化的影响,增强目标跟踪的精度。其具体过程是:以感知哈希提取感知特征,对提取的特征二值化生成跟踪目标的哈希序列;将哈希序列作为匹配跟踪的模板,通过比较汉明距离在每一帧中寻找最为相似的目标以达到跟踪的效果;运用抽屉原理缩短汉明距离比较的时间。给出一种基于汉明距离的自适应模板更新算法,保证了跟踪的连续性。仿真实验结果与基于SSD、NCC的模板跟踪算法比较,在目标灰度或亮度变化情况下匹配精度高出一个数量级,跟踪速度能够满足实时性需求。  相似文献   

4.
刘倩  闫宇壮  黄新生 《计算机工程》2011,37(15):201-202,211
基于像素灰度和基于特征的相关匹配跟踪算法跟踪精度不高,只能匹配定位到整像素点。针对该问题,采用相关函数拟合极值法对整像素匹配点进行亚像素定位。设计一种新的实验方法和基于边缘特征的相关匹配跟踪算法。实验结果表明,该算法可以达到0.1级别的亚像素定位精度。  相似文献   

5.
针对光照变化下图像局部或整体灰度剧烈变化而容易导致目标跟踪失败的问题,提出一种结合颜色信息和Retinex灰度增强的改进时空上下文算法.首先比较单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法,确定使用多尺度Retinex算法对图像进行灰度增强以减弱光照变化对图像灰度的影响;然后比较各种视觉模型的颜色特征,确定引入基于色相信息的目标模型,并将该模型与多尺度Retinex灰度增强模型相结合作为跟踪的目标模型.实验结果表明,文中算法比原算法在跟踪成功率上有较大提升,在Shaking场景下跟踪成功率为95%,比传统的时空上下文跟踪算法的跟踪成功率提高约24%;相比其他主流算法,该算法在平均跟踪成功率和跟踪精度上的表现也更高、更可靠.  相似文献   

6.
遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法   总被引:2,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的.  相似文献   

7.
论文在Linux平台下设计了一种目标跟踪算法.算法中使用图像的三个不变矩代替图像像素的灰度值作为特征量,利用改进后的平均绝对差算法作为相似性测度计算公式进行模板匹配;同时,为了提高目标跟踪的速度,采用遗传算法对图像的匹配策略进行优化,提高了匹配速度.与Windows平台下的目标跟踪算法相比,该算法的实时性高.  相似文献   

8.
针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题,提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标,有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性;在此基础上,推导出多信息融合的观测似然函数,将两种信息融合在一起,使得融合算法能根据当前跟踪形势自适应调整各信息的加权,实现了信息间的优势互补。实验结果表明,该算法鲁棒性较高,明显提高了跟踪精度。  相似文献   

9.
多物体遮挡情况下的视觉跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

10.
针对视频图像中人脸定位跟踪的问题,提出了基于Hausdorff距离和改进ASM的跟踪方法.由于Hausdorff距离多模板匹配的复杂性,采用ASM的人脸模型作为模板大大降低了模型维数;并对传统的ASM算法进行了改进,利用DCT进行去相关和能量集中,充分利用特征点附近的二维纹理信息代替传统ASM的一维灰度信息,提高了定位速度和精度.实验证明该方法在视频图像人脸跟踪中是非常有效的.  相似文献   

11.
张雨杨  施展 《软件》2020,(3):84-87,95
背景感知相关滤波算法将目标背景和前景一起建模[1],利用包含背景信息的负样本进行训练,得到高鲁棒性核相关滤波器,实现跟踪目标与背景的分离。这种单目实现的相关滤波跟踪算法能够做到实时跟踪,却以丢失深度为代价。本文提出了一种将双目立体视觉深度提取与基于单目的背景感知相关滤波相结合的算法,该算法在做到实时跟踪的同时,能够对视频序列中的若干帧利用改进的双目立体匹配SGM算法得到视差图,反馈出跟踪目标的深度信息。实验结果表明该算法具备实时性,且三维坐标定位准确。  相似文献   

12.
提出自适应特征选择算法,利用背景信息及目标信息建立特征分类器,并在跟踪过程中不断更新特征分类器;提出采用光流算法对运动区域进行粗预测,然后利用特征分类器及meansh ift算法对目标进行跟踪.实验结果表明,该算法可以根据不同的背景信息自适应的选择特征 ,对于跟踪过程中存在形变、遮挡以及背景出现干扰或光照变化等情况,依然可以对目标进行稳定的实时跟踪.  相似文献   

13.
针对视频跟踪中的传统Mean-Shift方法不能有效跟踪尺度有明显变化的目标这一问题,将图像信息量度量理论引入到了算法之中,提出了一种自适应窗宽的改进Mean-Shift跟踪算法。该算法利用均值漂移矢量对目标位置进行预测,然后结合目标信息量的变化来自适应的调整跟踪窗的尺度,从而快速稳定的对目标进行定位跟踪。实验结果表明改进算法能较好适应目标的尺度变化,跟踪效果良好。  相似文献   

14.
针对单独的音频和视频信息跟踪的缺陷,提出了一种音视频信息融合的粒子滤波跟踪算法。采用闭环跟踪框架,分为底层跟踪、融合、重要性粒子滤波、跟踪输出和反馈五个环节。底层跟踪环节利用说话人脸部肤色信息进行均值漂移跟踪的同时,利用说话人声音信号到达麦克风阵列的时间延迟进行跟踪定位;融合环节对这两者得到的跟踪信息进行整合,得出基于音视频信息融合的重要性函数和融合似然模型;滤波环节利用重要性粒子滤波算法对融合的数据进行滤波处理;跟踪环节根据滤波结果对说话人进行跟踪;反馈环节将跟踪结果动态反馈给人脸肤色跟踪和声源定位跟踪模块。流程化的闭环处理过程保证了算法的实时性。最后,采用AMI会议语料库对该算法进行测试,结果表明该算法平均误跟率仅为9.32%,比使用单一音频或视频信息的跟踪算法稳定性好、准确性高。  相似文献   

15.
基于UKF的窗口自适应Mean-Shift算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
杨帆  郑春红  杨刚 《计算机工程》2011,37(14):158-160
传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪.为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法.利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正后的信息量计算窗口变化比例系数,对尺度任意变化的目标进行跟踪.实验结果证明,该算法...  相似文献   

16.
传统的均值漂移算法是基于颜色直方图的迭代跟踪算法,在跟踪目标出现尺度变化的情况下,其跟踪结果往往出现偏差,甚至跟踪失败。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的均值漂移跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,将卡尔曼预测器融于均值漂移跟踪算法。实验表明,该方法能在尺度缩放等复杂背景下对目标进行准确有效的跟踪。  相似文献   

17.
针对采用固定跟踪窗的传统跟踪方法容易将云层边角等干扰信息纳入跟踪窗,从而影响目标稳定跟踪的问题,提出了一种自适应跟踪窗的算法。在检测到目标的前提下,通过Kalman滤波器动态地改变目标跟踪过程中跟踪窗的大小,以减少跟踪过程中云层等干扰信息对跟踪的影响,并减少算法需要处理的信息量。在真实红外跟踪平台上的实验表明,提出的算法在干扰抑制和运行速度方面都有一定程度的提高。  相似文献   

18.
19.
为了获取高速公路交通视频中目标车辆的行驶轨迹,提出一种基于视频的多目标车辆跟踪及实时轨迹分布算法,为交通管理系统和交通决策提供目标车辆交通信息.首先,使用YOLOv4算法检测目标车辆位置及置信度.其次,在不同场景条件下,使用提出的基于稀疏帧检测的跟踪方法,结合KCF跟踪算法,将车辆数据进行关联获取完整轨迹.最后,用车辆分布图和交通场景俯视图显示轨迹,便于交通管理与分析.实验结果表明,提出的跟踪方法在车辆跟踪中有较高的跟踪正确率,同时基于稀疏帧检测的跟踪方法处理速度也较快,实时轨迹分布正确反映了真实场景的车道信息以及目标车辆运动信息.  相似文献   

20.
郭文  游思思  张天柱  徐常胜 《软件学报》2018,29(4):1017-1028
时空上下文跟踪算法充分的利用空间上下文中包含的结构信息能够有效的对目标进行跟踪,实时性优良。但是该算法仅仅利用单一的灰度信息,使得目标的表观表达缺乏判别性,而且该方法在由于遮挡等问题造成的跟踪漂移后无法进行初始化。针对时空上下文算法存在的弱点,本文提出了一个基于低秩重检测的多特征时空上下文跟踪方法。首先利用多特征对时空上下文进行多方面的提取,构建复合时空上下文信息,充分利用目标周围的特征信息,提高目标表观表达的有效性。其次利用简单有效的矩阵分解方式将跟踪到的历史跟踪信息进行低秩表达,将其引入有效的在线重检测器中来保持跟踪结构的一致稳定性,解决了跟踪方法在跟踪失败后的重定位问题,在一系列跟踪数据集上的实验结果表明本算法比原始算法及当前的主流算法相比有更好的跟踪精度与鲁棒性,且满足实时性要求。  相似文献   

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