多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。     

多目标跟踪的改进Camshift/卡尔曼滤波组合算法

针对多目标跟踪中,目标瞬间丢失、目标交错或重叠时目标跟踪失败等情况,提出了一种改进Camshift（continuouslyadaptivemeanshift）算法和卡尔曼滤波组合的多目标跟踪方法．在Camshift算法中,从目标的颜色直方图模型得到每帧图像的反向投影图,根据目标的大小自适应地调整搜索窗口尺寸,并迭代计算各目标窗口的质心位置．通过自适应地扩展搜索窗口,从而解决了因目标加速度而引起的目标瞬间丢失问题．采用卡尔曼滤波实现对运动目标的位置估计,以克服多目标运动引起的交错或重叠以及噪声干扰．实验结果表明,这种组合算法能有效地改善多目标跟踪的性能,实现目标连续跟踪．     

基于改进Camshift算法的视频对象跟踪方法

针对Camshift算法限于简单背景下跟踪特定颜色目标的局限性,提出一种改进的Camshift算法.首先在HSV色彩空间建立目标的背景加权三维直方图,将视频图像转化成颜色概率图,然后结合颜色概率分布图与差分图像,根据目标运动速率大小自适应的赋予两者不同的权重,实现了复杂背景下的目标跟踪.实验结果表明,该方法是十分有效的.     

改进的高效Camshift跟踪算法

Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法,它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮,从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对Camshift算法进行了改进。该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置,使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围,并使用IIR滤波器对目标运动速度、加速度等参数自适应地修正。实验证明,改进的Camshift有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使运动目标做加速运动时,也可准确地预测运动目标的位置,缩小目标搜索范围,进而提高目标跟踪速度。     

基于Camshift反馈码本模型的手抓取物跟踪方法

针对Camshift算法在复杂背景下无法自动跟踪目标的问题,提出一种基于Camshift反馈码本模型的运动目标检测和跟踪算法。该算法首先利用码本模型检测前景目标,然后采用Camshift在颜色概率分布图中跟踪前景区域中的目标,通过窗口尺寸比较和直方图相关性判断来解决自动跟踪,通过窗口位置预测和尺寸扩大来改进下一帧Camshift算法的输入搜索窗口,同时并集操作多个目标处理后的矩形窗口,并将其反馈为下一帧码本模型的图像检测区域。最后将该算法应用于手和目标物的抓取状态判断上,具体过程是在静态背景下利用两个摄像头采集到的图像进行手和目标物的检测和跟踪,通过矩形相交性判断抓取次数,以验证跟踪算法的有效性。实验结果表明,通过信息反馈减小了目标检测和跟踪的搜索区域,提高了算法的实时性,在单摄像头下可提高处理帧频130%。     

基于CamShift的目标跟踪算法

CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标.     

基于Camshift算法的运动目标检测

CamShift算法是一种实时的跟踪算法,它是利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置。本系统主要是基于CamShift的算法设计一个对运动目标跟踪检测系统,本系统既可以对室内环境的运动目标进行跟踪,也可以对视频流中的运动目标进行跟踪。     

基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法

针对穿墙雷达运动人体目标图像"闪烁"与"抖动"的特点,提出基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法。首先,针对形成的连续多帧穿墙雷达图像以及对应的颜色概率分布图,引入目标预测过程以确定图像中运动目标搜索波门,消除波门外的杂波干扰;然后,利用颜色概率分布图,在波门内自适应迭代调整目标搜索窗尺度,匹配形状与大小变化的目标图像以提取目标位置;最后,对提取的目标位置进行α-β滤波,形成连续平滑的目标运动跟踪航迹,实现基于穿墙雷达成像的建筑物内运动人体稳定航迹跟踪。多输入多输出（MIMO）穿墙雷达实验结果显示,与传统Camshift和Meanshift算法相比,改进后算法的跟踪航迹误差分别降低了40.99%和43.09%,获得了更加准确和平滑的目标运动航迹。     

基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法

针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域,然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口,从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时,采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明,本文改进算法在目标被严重遮挡、颜色干扰等情况下仍能有效、稳健地跟踪。     

基于改进Camshift算法的钻杆计数方法

针对采用传统的Camshift算法跟踪钻杆机器时相似颜色物体间易产生干扰的问题,提出了一种基于改进Camshift算法的钻杆计数方法:使用改进的Camshift算法实时捕捉钻杆目标,并且通过设置锚点以及判断时间间隔来进行钻杆计数。改进的Camshift算法采用模版匹配的方法定位跟踪目标,智能地选择合适的方法提取颜色直方图,并引入粒子滤波器,通过一定机制与纹理特征相结合,得到跟踪目标在下一帧的准确位置。实验结果表明,改进后的算法解决了相似颜色干扰问题,并且在部分遮挡条件下仍能够准确跟踪目标,从而实现对钻杆的准确计数。     

基于CamShift的跟踪系统的设计

介绍了一套目标跟踪系统。上位机采用基于CamShift算法,利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,得到当前图像中目标的尺寸和中心位置,然后计算中心位置距离图像中心的偏移量;下位机是利用DSP设计的一套运动控制系统,由自主研发的DSP型伺服放大器、直流伺服电机和云台、伺服驱动单元组成,能够根据运动偏差控制云台跟踪运动目标的移动。实验证明：本系统可以较好地实现简单背景下物体的跟踪。     

基于CamShift和Kalman滤波混合的视频手势跟踪算法*

提出了一种基于CamShift和Kalman滤波混合的跟踪算法,实现了对视频图像中动态手势的跟踪。在跟踪过程中,CamShift利用手势的颜色直方图模型,将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当前图像中手势的中心位置。在CamShift算法基础上利用Kalman滤波对搜索窗口进行运动预测。实验表明,该算法快速准确可靠,并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰问题,对复杂     

基于谱直方图和Kalman滤波的目标跟踪

为了提高背景混淆下的跟踪效果,提出了基于谱直方图和Kalman滤波的目标跟踪方法.通过将图像与滤波器组进行卷积计算获取图像的频率特征,统计获得图像的谱直方图.谱直方图将图像转移到频域进行统计,减少了颜色以及噪声等因素的干扰.为了提高跟踪效率,引入Kalman滤波运动估计,进行局部搜索运动目标,并详细探讨了Kalman参数的设置.实验结果表明,在背景混淆的场景下,相对于颜色直方图来说,该算法能够取得较好的跟踪效果.     

融合灰度和SURF特征的红外目标跟踪

由于红外图像对比度低、色彩信息匮乏且灰度级动态范围小,基于红外成像的目标跟踪一直是本领域研究的难点和重点。提出了一种融合灰度核直方图和SURF(speeded up robust features)特征的红外目标跟踪算法。在首帧采用灰度核直方图和SURF特征分别描述目标模板,在以后每帧中利用均值漂移算法快速找到局部最优解。考虑到灰度直方图特征信息量少,跟踪误差逐渐累积,采用改进的SURF特征点匹配算法估算当前帧目标尺度和中心位置,及时修正累积误差,避免跟踪窗口漂移且能自适应调整跟踪窗口大小,此外更新目标模板,最终准确跟踪目标。真实场景实验结果表明,本文算法在目标外观发生较大尺度变化、周边具有相似表观物体时能稳定跟踪目标,具有很强的稳健性,且满足实时性要求。     

自动选择跟踪窗尺度的Mean-Shift算法

实用的跟踪系统要求能实时地适应运动目标的外观变化,尺度固定不变的跟踪窗口不能有效地跟踪存在明显尺度变化的目标。本文将多尺度图像的信息量度量方法引入到运动目标跟踪中,提出了一种跟踪窗口自动更新算法,并用此算法改进了基于颜色直方图的Mean-Shift跟踪方案。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标都能自动选择合适的跟踪窗口大小。     

基于颜色概率模型的实时手势跟踪算法

本文提出了一种改进的CAMSHIFT算法,实现了对动态手势的实时跟踪。将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,然后对肤色概率分布图进行迭代运算,定位出手势的位置和大小,根据计算肤色概率分布图中手势区域的2阶矩,最终确定感兴趣区域的长度和宽度
。实验表明,本文提出的算法能实时处理视频图像,避免了错误跟踪,而且跟踪准确精细。     

视频序列目标跟踪系统的设计

提出一种自行设计的视频序列目标跟踪系统,采用C/S模式将视频教据传送给Linux终端,通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的颜色概率分布图像,基于CAMShift算法计算目标跟踪窗口的位置和大小.Linux终端的图形用户界面采用GTK 图形库设计.为了提高数据的传输效率,在客户端引入定时器,对解压后的视频数据定时读取.实验结果表明,在目标有遮挡、旋转等情况下,系统仍能有效跟踪,能够满足实际应用的需求.     

Head Tracking Using Shapes and Adaptive Color Histograms

A new method is presented for tracking a person‘s head in real-time.The head is shaped as an ellipse,and adaptively modified RGB color histogram is used to represent the tracked object (head).The method is composed of two parts.First,a robust nonparametric technique,called mean shift algorithm,is adopted for histogram matching to estimate the head‘s location in the current frame.Second,a local search is performed after histogram matching to maximize the normalized gradient magnitude around the boundary of the elliptical head.so that a more accurate location and the best scale size of the head can be obtained.The method is demonstrated to be a real-time tracker and robust to clutter,scale variation,occlusion,rotation and camera motion,for several test sequences.