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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.  相似文献   

2.
提出一种基于视觉注意机制的运动目标跟踪方法。该方法借鉴人类的视觉注意机制的研究成果,建立视觉注意机制的计算模型,计算视频中各部分内容的视觉显著性。结合视觉显著性计算结果,提取视频图像中的显著性目标。利用颜色分布模型作为目标的特征表示模型,与视频中各显著目标进行特征匹配,实现目标的跟踪。在多个视频序列中进行实验,并给出相应的实验结果及分析。实验结果表明,提出的目标检测与跟踪算法是正确有效的。  相似文献   

3.
目标跟踪是计算机视觉研究中的一个重要课题,它是目标行为理解的基础,是图像系统连续准确工作的重要部分。针对单一特征跟踪算法识别准确性不高,特别是在遮挡状况下无法对目标特征进行检测和跟踪的问题,考虑到粒子滤波算法在处理非线性、非高斯跟踪问题上的优越性,提出一种融合颜色、纹理和运动信息等多类特征的改进粒子滤波跟踪算法;并参考人眼的视觉注意机制,根据目标物体在不同场景下对人眼刺激的显著性不同,对目标的各个特征按照显著性强弱排序,并以此对散布粒子进行过滤。与单一特征和多特征目标跟踪算法的对比实验表明,所介绍的算法比基于单一特征的目标跟踪算法具有更高的准确性和鲁棒性,且比多特征跟踪算法的实时性更好。  相似文献   

4.
针对视觉跟踪中粒子滤波算法的建议性分布函数选择问题,提出一种目标轮廓跟踪的高斯厄米特粒子滤波算法(GHPF).该算法采用B样条曲线描述目标轮廓,建立目标运动模型.利用高斯厄米特滤波器产生建议性分布函数,通过实时融入最新的观测数据来逼近系统状态的后验概率,提高了滤波估计的精度.实验仿真结果验证了所提算法的有效性.  相似文献   

5.
冯晓敏  郭继昌  张艳 《计算机应用》2011,31(9):2493-2496
针对由于复杂背景的干扰而导致不能准确跟踪感兴趣运动目标的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法。首先在HSV颜色空间中得到感兴趣运动目标的加权颜色分布模型,然后利用不变矩特征来消除背景中相似颜色物体和光照变化的干扰,两种特征通过自适应调整权重来更新粒子权值而融合于粒子滤波算法中,从而能够准确和稳定地跟踪运动目标。实验证明,该算法在运动目标平移、姿态变化、遮挡、光照变化及相似颜色干扰等复杂背景下都能够准确地进行跟踪,对背景干扰具有很强的鲁棒性。  相似文献   

6.
《微型机与应用》2016,(4):46-49
针对运动目标跟踪过程中出现的遮挡问题,提出了基于目标先验信息的视觉显著性遮挡目标跟踪算法。在粒子滤波框架下,利用目标先验信息生成视觉显著图,并根据粒子区域颜色特征与目标颜色特征模板之间的相似度来判断遮挡情况。当遮挡发生时,提高特征融合公式中显著性特征的融合权重,从而充分利用目标未被遮挡部分信息来完成跟踪。实验结果表明,利用目标先验信息的目标跟踪算法能显著提升跟踪遮挡目标的鲁棒性。  相似文献   

7.
嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法*   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。  相似文献   

8.
为了提高足球机器人的环境感知能力,设计基于扫描线和粒子滤波跟踪器的视觉系统。该视觉系统以颜色为判定依据,利用扫描线和颜色查找表对像素进行颜色归类,接着采用链码技术求取目标区域重心,最后采用粒子滤波跟踪器来对运动目标进行跟踪定位。实验结果表明,该视觉系统是高效可靠的。  相似文献   

9.
智能车辆视觉目标具有非线性、噪声分布非高斯性的典型特点,现有算法难以实时估计目标的状态。针对识别物体复杂且多变,很难用完全的特征来描述待识别目标及其背景的不断变化,提出了一种用于融合颜色特征及SURF(Speed-Up Robust Features)特征的协方差矩阵来改进粒子滤波算法,从而提升视觉目标跟踪的实时性,满足智能车辆的要求。首先,对采集的图像进行预处理来获取感兴趣区域。接着,通过融合颜色特征及SURF特征构造范围感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)的目标特征协方差矩阵,建立目标状态预测模型及状态观测模型,用于改进粒子滤波算法粒子重采样过程,实现对目标的精确跟踪。最后,将该方法与Mean-shift算法和颜色属性(CN)算法进行对比。实验结果表明,在智能车视觉跟踪过程中对光环境瞬时变化、目标物体存在短时遮挡以及目标物体姿态改变时,该算法在满足智能车辆对实时性要求的前提下,有效提升算法的精确度及鲁棒性。  相似文献   

10.
基于多特征融合的粒子滤波视频跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
刘一鸣  周尚波 《计算机工程》2010,36(22):228-230
将颜色特征和边缘特征融合在粒子滤波跟踪框架中,并在原有跟踪算法的基础上提出改进算法,加入许多优化机制,包括利用HSV颜色模型对目标颜色特征进行核密度无参估计,使用更符合目标实际运动特性的动态模型以及利用均值偏移聚类粒子等。同时,在边缘特征匹配中引入均值偏移,通过加入边缘预处理过程,使各粒子权值的分布更加符合实际情况。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和实时性。  相似文献   

11.
目的 在目标跟踪过程中,运动信息可以预测目标位置,忽视目标的运动信息或者对其运动方式的建模与实际差异较大,均可能导致跟踪失败。针对此问题,考虑到视觉显著性具有将注意快速指向感兴趣目标的特点,将其引入目标跟踪中,提出一种基于时空运动显著性的目标跟踪算法。方法 首先,依据大脑视皮层对运动信息的层次处理机制,建立一种自底向上的时空运动显著性计算模型,即通过3D时空滤波器完成对运动信号的底层编码、最大化汇集算子完成运动特征的局部编码;利用视频前后帧之间的时间关联性,通过时空运动特征的差分完成运动信息的显著性度量,形成时空运动显著图。其次,在粒子滤波基本框架之下,将时空运动显著图与颜色直方图相结合,来衡量不同预测状态与观测状态之间的相关性,从而确定目标的状态,实现目标跟踪。结果 与其他跟踪方法相比,本文方法能够提高目标跟踪的中心位置误差、精度和成功率等指标;在光照变化、背景杂乱、运动模糊、部分遮挡及形变等干扰因素下,仍能够稳定地跟踪目标。此外,将时空运动显著性融入其他跟踪方法,能够改善跟踪效果,进一步验证了运动显著性对于运动目标跟踪的有效性。结论 时空运动显著性可以有效度量目标的运动信息,增强运动显著的目标区域,抑制干扰区域,从而提升跟踪性能。  相似文献   

12.
李策  虎亚玲  曹洁  田丽华 《计算机工程》2012,38(7):148-151,154
为在没有先验知识的情况下准确获取图像显著性目标,提出一种基于对数Gabor滤波器和超复数傅里叶变换的视觉显著性检测算法。利用对数Gabor滤波器模仿人类视觉感受野,对输入图像进行预处理,提取颜色、纹理方向等特征。根据所得特征构造各尺度下的超复数图像,并求其傅里叶变换相位谱,将多尺度超复数相位谱反变换后进行归一化,从而获得视觉显著图。实验结果表明,该算法与传统的算法相比具有更高的准确率,应用于复杂场景下的交通标志检测能取得较好的检测效果。  相似文献   

13.
目的 显著性检测领域的研究重点和难点是检测具有复杂结构信息的显著物体。传统的基于图像块的检测算法,主要根据相对规则的图像块进行检测,计算过程中不能充分利用图像不规则的结构和纹理的信息,对算法精度产生影响。针对上述问题,本文提出一种基于不规则像素簇的显著性检测算法。方法 根据像素点的颜色信息量化颜色空间,同时寻找图像的颜色中心,将每个像素的颜色替代为最近的颜色中心的颜色。然后根据相同颜色标签的连通域形成不规则像素簇,并以连通域的中心为该簇的位置中心,以该连通域对应颜色中心的颜色为该簇整体的颜色。通过像素簇的全局对比度得到对比度先验图,利用目标粗定位法估计显著目标的中心,计算图像的中心先验图。然后将对比度先验图与中心先验图结合得到初始显著图。为了使显著图更加均匀地突出显著目标,利用图模型及形态学变化改善初始显著图效果。结果 将本文算法与5种公认表现最好的算法进行对比,并通过5组图像进行验证,采用客观评价指标精确率—召回率(precision-recall,PR)曲线以及精确率和召回率的调和平均数F-measure进行评价,结果表明本文算法在PR曲线上较其他算法表现良好,在F-measure方面相比其他5种算法均有00.3的提升,且有更佳的视觉效果。结论 本文通过更合理地对像素簇进行划分,并对目标物体进行粗定位,更好地考虑了图像的结构和纹理特征,在显著性检测中有较好的检测效果,普适性强。  相似文献   

14.
针对基于视觉的传统海面目标检测算法在水面无人艇的自动避碰应用中存在检测精确率、召回率低以及对复杂场景的适应性不足的问题,提出一种基于概率图与视觉显著性的海面目标检测算法。首先利用概率图模型分割出原始图像中的海界限区域与海面孤立目标;然后针对海界限区域子图像特点,设计了一种基于方向抑制的梯度特征,并结合背景先验改进频率调谐显著图,利用特征融合的方法提取海界限区域的潜在目标。实验结果表明,该算法能够有效抑制云、飞鸟、海天线和海杂波的背景干扰。与传统方法相比,提出的方法具有更高的精确率与召回率,且满足无人艇自动避碰实时性的要求。  相似文献   

15.
结合图像梯度特征和颜色特征,在相关滤波器跟踪框架基础上,提出一种改进的 视觉跟踪算法。对颜色特征进行统计建模,结合由稠密目标后验概率积分得到的目标置信积分 和梯度特征相关滤波输出作目标跟踪。同时,还对目标跟踪的结果作质量评估,在跟踪质量非 可靠时启动目标重检测过程,采用基于稠密目标后验概率的置信积分来确定备选目标。对跟踪 质量不可靠且未重检测到可靠目标的视频帧,不进行跟踪模型的在线更新。实验表明,该算法 可以有效避免因遮掩等原因而引起的跟踪不可靠和模型漂移的问题,跟踪性能和几个主流的相 关滤波类跟踪器相比有明显改善。  相似文献   

16.
目的 针对图像的显著区域检测问题,提出一种利用背景先验知识和多尺度分析的显著性检测算法。方法 首先,将原始图像在不同尺度下分解为超像素。然后,在每种尺度下根据各超像素之间的特征差异估计背景,提取背景区域,获取背景先验知识。根据背景先验计算各超像素的显著性,得到显著图。最后,将不同超像素尺度下的显著图进行融合得到最终显著图。结果 在公开的MASR-1000、ECSSD、SED和SOD数据集上进行实验验证,并和目前流行的算法进行实验对比。本文算法的准确率、召回率、F-Measure以及平均绝对误差均在4个数据集上的平均值分别为0.718 9、0.699 9、0.708 6和0.042 3,均优于当前流行的算法。结论 提出了一种新的显著性检测算法,对原始图像进行多尺度分析,利用背景先验计算视觉显著性。实验结果表明,本文算法能够完整、准确地检测显著性区域,适用于自然图像的显著性目标检测或目标分割应用。  相似文献   

17.
本文提出了一种基于贝叶斯框架融合颜色和深度对比特征的RGB-D图像显著性检测模型.基于空间先验的超像素对比计算得到深度特征,并通过高斯分布近似深度对比特征概率密度建模深度显著图.类似于深度显著性计算,采用高斯分布计算多尺度超像素低层对比特征得到颜色显著图.假设在给定显著类别下颜色和深度对比特征条件独立,依据贝叶斯定理,由深度显著概率和颜色显著概率得到RGB-D图像显著性后验概率,并采用判别混合分量朴素贝叶斯(DMNB)模型进行计算,其中DMNB模型中的高斯分布参数由变分最大期望算法进行估计.在RGB-D图像显著性检测公开数据集的实验结果表明提出的模型优于现有的方法.  相似文献   

18.
单目标行人跟踪是计算机视觉目标跟踪领域最基础、也是研究最广泛的任务之一, 而目前大多数使用的相关滤波类算法和深度学习类算法则分别在跟踪精度和跟踪实时性上存在不足. 针对上述问题, 本文提出一种将目标图像的深浅特征融合的实时单目标行人跟踪方法. 算法利用卡尔曼滤波器预测目标位置, 通过计算四分颜色直方图提取目标的浅层颜色特征, 并获得预测相似性以判定预测的可靠性. 使用YOLOv4模型作为检测器, 提取目标深度特征并分别计算运动信息和外观信息的距离度量, 同时提取浅层颜色特征计算得到相似距离度量, 通过特征距离度量的加权融合对检测目标进行匹配与更新. 最后, 利用提出的轨迹更新策略协调预测和检测的调用关系, 达到准确性与实时性的平衡. 算法在OTB100和LaSOT数据集上进行了测试实验, 结果表明: 所提算法的跟踪准确率分别达到0.581和0.453, 在GPU上分别能达到33.64 FPS和35.32 FPS的跟踪速度, 满足实时跟踪的要求.  相似文献   

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