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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
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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
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《计算机应用与软件》2016,(7)
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
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《计算机辅助设计与图形学学报》2017,(12)
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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