融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪

针对相关滤波跟踪中目标在剧烈形变时会发生滤波模板漂移,以及在复杂场景中目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪算法。在跟踪过程中,通过超像素分割提取背景模板来稀疏重构目标颜色相关,构建目标颜色模型得到跟踪检测分数,将该检测分数与相关滤波检测分数进行融合,根据融合响应,利用峰值旁瓣比调整模板更新速度来解决遮挡下的更新策略问题,同时利用中心先验图对存在误差的稀疏重构图进行修正,使得该目标跟踪框架能适应形变、光照等复杂变化。实验表明,该算法在准确性和鲁棒性方面要优于其他算法。     

基于自适应特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。     

运动信息优化相关滤波的多目标跟踪算法

在结合检测器检测信息的多目标跟踪任务中,目标漏检通常会导致目标漏跟,增加目标身份标签变换等问题,从而降低跟踪精度.针对该问题,提出了一种运动信息优化相关滤波的多目标跟踪算法.该算法在得到目标的检测信息后,采用核相关滤波(KCF)对目标进行跟踪,并融入目标的运动信息和图像信息,以处理检测器结果不精确,出现大量漏跟失跟问题,减少碎片化的轨迹.同时在核相关滤波的基础上引入置信图的平滑约束来评估目标被遮挡程度,实现核相关滤波中目标模板的自适应更新,处理目标由于遮挡而产生模板污染问题.最终在MOT Challenge的MOT17数据集上的实验结果表明,与传统的检测跟踪算法IOU 17相比,在多目标跟踪正确度(MOTA)指标上提高了2.43％,具有更好的稳定性和精确度.     

基于双模型融合的自适应目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中的光照变化、背景混乱和目标形变等问题,提出一种背景抑制的HS直方图和核相关滤波双模型融合的自适应跟踪算法。首先引入非线性核相关滤波跟踪模型;其次提出背景抑制的HS颜色直方图跟踪模型,通过分离亮度分量以减小光照干扰,并采用背景加权突出目标信息;然后提出一种自适应融合策略,根据目标与背景的HS特征相似度来动态调整两个模型融合权重,以降低背景混乱和目标姿态变化的影响;最后针对目标尺度变化问题,采用尺度金字塔估计策略进行解决。实验表明,与现有算法相比,提出的算法能更好降低光照、背景混乱等复杂因素干扰,鲁棒性更强。     

基于自适应多模型联合的目标跟踪算法

基于核相关滤波器的跟踪算法对于目标的空间结构具有较强的依赖性,无法有效应对遮挡、形变等干扰因素,且单一的特征模型在复杂的跟踪场景下无法准确表述目标信息。为此,提出一种基于自适应多模型联合的算法。通过自适应权重将相关滤波模型与颜色直方图模型进行联合,并将稀疏表示的思想引入相关滤波模型的训练过程中,以增强算法的鲁棒性。OTB视频序列数据集上的实验结果表明,该算法可有效缓解跟踪过程中的遮挡、形变等因素的干扰,与Staple算法、KCF算法相比,目标跟踪的精度显著提升。     

基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图来建立相关滤波器模板;然后通过VGG网络对后续帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图和仿射变换平均特征图;其次与核相关滤波跟踪算法相结合,自适应确定目标位置和最终目标位置;最后自适应更新最终平均特征图和最终相关滤波器模板。实验结果表明,本文算法在目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,仍具有较高的目标跟踪精度和较强的鲁棒性。     

自适应模型更新相关滤波目标跟踪方法

为了解决目标因遮挡、跟踪框发生漂移后相关滤波跟踪算法仍持续更新目标模型和滤波器模型,导致背景信息被更新到目标模型和滤波器模型中的情况,提出一种自适应模型更新策略。采用相关滤波方法得到新的目标位置;提取新目标位置的统计协方差特征并计算其与协方差模板的相似性;根据相似性判断是否更新目标模型和滤波器模型。实验结果表明:所提方法有效解决了因目标形变、遮挡等情况导致目标模型和滤波器模型的更新问题,提高了相关滤波目标跟踪的精度。     

融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然后采用核相关滤波跟踪算法获得2个特征下的响应集合,并对所得到的集合进行加权融合得到最终的目标位置;最后使用贝叶斯统计通过最大化后验的方式估计最佳目标尺度,同时更新核相关滤波器参数,以实现自适应尺度的目标跟踪.在OTB2013和OTB2015这2个基准数据库上进行实验,并与当前6种优秀的算法进行比较,结果表明该算法性能最优,在2个数据集上的成功率OP(AUE)较KCF算法分别提升10.7%和12.4%.     

卷积特征多伯努利视频多目标跟踪算法*

基于随机有限集理论的多伯努利滤波方法能够有效处理多目标跟踪中数目未知且时变的问题,但难以适应复杂环境下视频多目标跟踪中目标之间或背景等干扰问题,尤其是目标相互紧邻和被遮挡时,会导致跟踪精度下降,甚至目标漏跟。针对该问题,在多伯努利滤波框架下,深度分析目标的特征信息,引入抗干扰的卷积特征,提出基于卷积特征的多伯努利视频多目标跟踪算法,并在目标状态提取过程中,进一步提出模板更新,使用自适应学习速率进行更新,适应目标的变化,以解决目标紧邻相互干扰的问题。最后,引入粒子标记技术,实现对视频多目标的航迹跟踪。实验结果表明,提出算法能够有效区分复杂环境下的紧邻多目标,且具有较好的跟踪精度。     

旋转自适应的多特征融合多模板学习视觉跟踪算法

目标发生旋转及遇到外界干扰时会给目标跟踪带来巨大挑战,针对该问题,文中提出旋转自适应的多特征融合多模板学习跟踪算法.首先,构建具有互补特性的多模板学习模型,全局滤波器模板用于跟踪目标,当判定滤波器模板确定全局滤波器模板被污染时,使用修正滤波器模板对全局滤波器模板进行修正.然后,将颜色直方图作为视觉补充信息和VGGNet-19特征图进行自适应融合,提升全局滤波器模板对目标外观的判别能力.最后,提出旋转自适应策略,采用改进的跟踪置信度,估计跟踪框最佳旋转角度,减轻目标旋转带来的全局滤波器模板性能衰退.在OTB-2013、OTB-2015数据集上的实验表明,文中算法的成功率和精确率较高.     

一种基于树形结构融合的目标跟踪算法

针对空中机动目标,利用目标多普勒信息和红外辐射信息建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型.基于无迹卡尔曼滤波方法,提出一种自适应双波段红外并行融合算法,并基于红外融合结果,采用序贯滤波融合方法,与雷达传感器实现深层交互多模型融合估计.通过仿真表明了所提出的方法具有更小的距离跟踪误差和良好的跟踪精度.     

基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法因背景干扰、目标遮挡造成的跟踪失败问题,以及跟踪过程中每帧进行模型更新容易造成错误更新和实时性差的问题,提出了一种基于特征融合及自适应模型更新策略的相关滤波目标跟踪算法-多特征自适应相关滤波目标跟踪算法。该算法在特征提取阶段将边缘特征及HOG特征加权融合作为目标特征,加强对边缘特征的学习;在模型更新阶段通过计算预测区域与真实区域的奇异值特征向量相似度,并结合设定的阈值判断是否需要进行模型更新,通过自适应更新的方式减少模型的更新次数。在标准测试视频集下验证所提算法,并与两种经典相关滤波算法进行比较,结果表明该算法能够较好地适应背景干扰及目标遮挡问题,跟踪目标的平均中心误差减少了9.05像素,平均距离精度提高12.2%,平均重叠率提高4.53%。     

特征融合与重定位卷积算子跟踪算法研究

针对卷积操作目标跟踪算法(ECO-HC)在遮挡、背景等干扰问题导致跟踪精度下降的问题,提出了一种自适应特征融合的卷积相关滤波算法,将CN与HOG特征进行加权融合,通过计算各自的响应来确定各自特征在下一帧的权重,将特征各自的优势充分发挥出来.此外,针对目标跟踪失败问题,提出利用形变相似多样性原理,构建目标重定位模块,当出现遮挡、快速移动等复杂情况造成跟踪的可靠性降低时,综合考虑目标响应得分、空间权重得分和形变相似多样性得分来确定目标的最终位置,实现重定位.实验证明,改进后算法与ECO-HC相比,针对目标遮挡、背景干扰等复杂情况,有效地提高了跟踪精度,鲁棒性更强.     

融合多模板注意力深度网的自适应目标框跟踪算法

现有深度网络跟踪算法应对相似物体干扰、尺度变化、形变模糊、遮挡等问题存在挑战,为此提出一种融合多模板注意力机制的鲁棒深度网络算法.在SiamFc深度网络分支中构建通道和空间多模板注意力机制,以加强网络对目标特征的提取能力;融合浅层和深层卷积特征实现跟踪目标的精确聚焦,以克服相似物干扰问题;采用自适应回归网络学习目标采样点与目标边界之间的距离,实现目标区域的动态预测,有效应对目标尺度变化问题.另外,通过计算分类特征的APCE均值和最大值建立模板在线更新策略,实现网络自适应目标形变模糊与遮挡等问题.对OTB 100和VOT 2016等公开数据集的测试结果表明,与目前先进的SiamFc及改进方法相比,所提出算法在动态目标跟踪的准确率和成功率上均得到有效提升,具有强鲁棒性能.     

基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法

针对相关滤波跟踪算法在目标形变、背景干扰等复杂场景下，易受干扰特征影响导致跟踪失败的问题，提出了基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法。该算法将稀疏表示与相关滤波相结合，在目标函数中引入L1范数惩罚项，使训练出的相关滤波器只含有目标的关键特征，同时根据相关滤波系数的空间位置为其分配不同的惩罚参数，并采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers,ADMM）求解相关滤波器。实验结果表明：该算法在三个常用数据集上，与五种相关滤波跟踪算法相比，具有最高的精确度和成功率，且对复杂场景中的干扰特征具有良好的鲁棒性，同时能够满足目标跟踪实时性的要求。     

基于置信度的加权特征融合相关滤波跟踪

目前机器视觉应用广泛，视频目标跟踪的过程中会遇到各种挑战。为解决单一特征鲁棒性差，模型和尺度更新机制不健全的问题，提出了一种将自适应加权特征融合方法与置信度模型及尺度更新机制相结合的相关滤波目标跟踪算法。算法将互补的梯度和颜色特征进行融合，通过计算各特征滤波响应来决定下一帧在融合特征中各自所占的权重，凸显优势特征，使目标与背景更具区分度。同时引入置信度更新机制，防止模型更新引入遮挡物、相似干扰，提高正确率。最后提出一种新的尺度更新策略，简化冗余代码，使跟踪更精确的同时降低时间代价。实验结果证明，该算法在精度和正确率上都比几种现有相关滤波算法更优，应对相似目标干扰和遮挡情况具有更高鲁棒性。对相关滤波算法进行了改进，加入了特征融合和更新机制，使算法提高了跟踪效果，具有一定的应用价值。     

基于自适应粒子滤波的无人机目标跟踪算法研究

随着人工智能技术的发展以及数字图像处理技术的应用日渐普及,目标跟踪成为国内外学者的研究热点,该文针对无人机目标跟踪易受遮挡、形变、等复杂背景的干扰导致跟踪失败等问题提出一种基于自适应的粒子滤波的无人机目标跟踪算法。实验结果表明,该算法能有效地减少因复杂因素干扰导致的目标跟踪精度下降的问题,具有良好的鲁棒性。     

基于新息偏差的观测奇异值自适应滤波算法

针对在机动目标跟踪过程中出现的观测奇异值,提出了一种对观测奇异值进行自适应滤波的算法。依据多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势,利用新息偏差(innovation deviation)实时、准确地识别测量数据中的奇异点,并进行自适应滤波。仿真结果表明,在分布式多传感器目标跟踪的航迹融合处理中,该算法可以快速、有效地解决奇异值自适应滤波的问题。     

基于位置修正机制和模型更新策略的跟踪算法

为了实现目标跟踪算法在无人机应用中的高实时性和高成功率,针对目标遮挡和目标形变量大导致的跟踪丢失问题,提出了一种基于相关滤波的改进算法,算法包含自适应位置修正机制和模型更新策略.该算法提取目标区域的方向梯度直方图特征(HOG)训练滤波器,预测下一帧的目标位置.当预测位置不满足高置信度条件时,融合颜色命名特征(CN)对位置进行修正.为了提高算法的运行效率,对融合后的特征进行主成分分析(PCA)降维处理.利用平均峰值相关能量、多峰检测及最大响应值进行模型更新.实验中将改进算法与近年来的优秀算法进行对比.结果表明,所提算法在目标被遮挡和形变量大的场景中,跟踪精度更高.     

基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。