融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

基于分块颜色直方图和粒子滤波的物体跟踪

在使用粒子滤波的跟踪方法中,颜色直方图经常被用来作为目标特征。但是普通的颜色直方图易受与跟踪物颜色相似的背景和其他物体的干扰,并且在跟踪目标被部分遮挡后性能也将下降。为解决这些问题,受hog特征启发,提出一种分块重叠的颜色直方图,并且根据分块直方图特点,重新设计了粒子滤波系统的权重计算方法和模型更新方法。实验证明该系统优于传统的颜色直方图特征。     

基于加权颜色直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪

结合粒子滤波技术,提出一种基于加权颜色直方图的彩色物体跟踪算法．将目标颜色直方图作为目标的颜色模型,同时考虑其大小及像素点的位置对颜色分布的影响,将颜色直方图进行加权处理,使模型对区域特征描述更加合理,利用巴特查理亚距离描述粒子与目标颜色模型的相似性,作为粒子更新权值的有力依据．目标颜色模型的合理建立使得算法的粒子需求量少,计算复杂度降低,利于实现实时跟踪．试验结果验证了该算法的有效性和实用性。     

基于多信息融合自适应粒子滤波的目标跟踪算法

粒子滤波是一种可在非线性和非高斯情况下进行状态估计的有效方法,基于单特征粒子滤波跟踪算法在目标跟踪中的应用及存在的不足,针对颜色信息在光照变化和相似背景务件下存在的缺点,为了仍能对目标进行有效地跟踪,加入纹理信息来表示目标,并给出基于目标的颜色特征和纹理特征多信息融合的自适应粒子滤波算法,使用三种量测模型并给出具体的算法和实验结果,实验证明此方法与仅基于颜色粒子滤波跟踪方法相比,在计算量增加不多的情况下大大改善了跟踪的性能和鲁棒性.     

视频图像中的运动目标跟踪

提出了一种视频图像中运动目标跟踪的新方法。该文首先提出跟踪区域内基于像素的可信度与空间位置的权重函数,然后利用HSV色彩分布模型计算出目标模型与预测模型间的相似性,选出最优相似模型作为当前目标模型,从而实现了多目标的跟踪。实验显示,该算法计算简单,对相似目标能实现准确的跟踪,对非刚性目标的尺度变化、多目标的交叉及部分遮挡具有鲁棒性。     

基于改进Bhattacharyya系数的粒子滤波视觉跟踪算法

基于颜色直方图的粒子滤波跟踪通常采用Bhattacharyya系数(B氏系数)衡量目标与候选区域特征模型之间的相似性.分析说明目标内部区域的B氏系数存在大量的峰值,使得粒子滤波跟踪仅能适应目标收缩,无法适应目标的膨胀.为此,提出了一种改进的B氏系数,从理论上分析说明了该系数具有单峰特性,基于该系数的粒子滤波跟踪能同时适应目标收缩和膨胀.分析和实验结果均表明,基于本文提出的改进B氏系数的粒子滤波跟踪对目标快速膨胀和收缩等形变具有较好的鲁棒性和准确性.     

基于颜色差分直方图的图像序列目标检测和跟踪方法

视频监控系统中,需要提取感兴趣的目标并进行稳定跟踪。而环境和光线的变化,导致目标提取和分割困难,进而无法对感兴趣目标进行有效跟踪。为了能够有效分割目标,提出了一种鲁棒的颜色差分直方图方法。首先对图像序列进行感兴趣区域分割;然后在感兴趣区域中检测目标;采用粒子滤波对检测出的运动目标进行跟踪。实验结果证明,颜色差分直方图法能够有效提取目标,算法运行速度满足实时性要求。     

遗传重采样粒子滤波的目标跟踪研究

针对普通粒子滤波存在的粒子退化和匮乏缺陷,提出了一种利用遗传算法进行重采样的粒子滤波改进方法。该方法通过对每个采样时刻生成的粒子集合进行选择、交叉和变异等遗传迭代,在现有粒子个数范围内生成更多优良粒子,在保留高适应度粒子基础上实现了粒子集合的多样性。相对于普通粒子滤波,基于遗传重采样的粒子滤波仅需要较少的粒子就可以实现状态的精确估计和目标跟踪。数学方程和序列图像实验结果表明了算法的正确性和实用性。     

利用基于颜色的自适应形状模型实现手势跟踪

提出了一种基于颜色的自适应形状模型,并利用该模型实现了图像序列中的实时手势跟踪.跟踪算法基于自适应的颜色模型实现准确的手部轮廓提取,并利用基于二维颜色模型的粒子滤波器实现序列图像中跟踪目标的运动估计.实验结果表明了基于颜色的自适应形状模型对凸形与凹形手部轮廓均能达到准确的手部轮廓提取,并能满足图像序列手势跟踪的实行性要求.     

融合颜色纹理特征的自适应粒子滤波跟踪算法

针对复杂背景下,尤其是当光照条件发生变化以及目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法;该算法将RGB颜色直方图和LBP纹理直方图融合起来建立目标参考模型,并且引入Sigmoid函数动态调整两类子特征粒子的权重;仿真结果表明,该算法能在复杂背景下自适应调整两种子特征权重,以克服其中一种特征失效导致的跟踪失败,而且有效地避免了使用单一特征建模的缺点,能够实现更加准确的跟踪。     

基于像素可信度和空间位置的运动目标跟踪

运动目标跟踪是视频信息处理的重要研究课题之一.首先将时间域上的中值背景建模与空间域上最小交叉熵法相结合,用于检测运动目标所在跟踪区域.在此基础上,提出了跟踪区域内基于像素的可信度与空间位置的权重函数,利用HSV色彩分布模型计算出目标模型与预测模型间的相似性,选出最优相似模型作为当前目标模型,从而实现了多目标的跟踪.实验显示,该算法计算简单,对相似目标能实现准确的跟踪,对非刚性目标的尺度变化、多目标的交叉及部分遮挡具有鲁棒性.     

视频图像序列中运动目标的提取与跟踪

提出一种摄像机静止条件下视频图像运动目标提取与跟踪的方法。本文首先提出了一种有效的阴影去除算法检测运动目标,然后采用基于目标颜色直方图的相关匹配,使用Bhattacharyya系数度量目标模型与预测模型间的相似度,选出最优相似模型作为当前的目标模型,实现了对目标的跟踪。实验结果表明该算法是可行有效的。     

Mean-Shift跟踪算法中目标模型的自适应更新

针对Mean—shift跟踪算法中的模型更新问题,提出利用目标历史模型和当前匹配位置处得到的观测模型,对目标核函数直方图进行Kalman滤波,从而对目标模型进行及时更新。在滤波过程中,通过分析滤波残差动态,调整滤波方程中的各种参数。Bhattacharyya系数被用作模型更新的准则。该系统能够有效地处理遮挡、光照变化等干扰,避免了模型的过更新。大量视频序列测试的结果表明,在场景遮挡、光照变化等因素的影响下,算法能够对目标外观以及尺度的变化进行稳健、实时和有效的跟踪。     

综合颜色与梯度方向特征的粒子滤波跟踪

针对标准粒子滤波跟踪在复杂环境和光照变化下的缺陷,提出了融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法,以克服单一颜色特征跟踪鲁棒性不高的问题。设计了特征融合的粒子重要性评判模型,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善。同时通过目标模式自适应更新模型,提高了算法对复杂变化的自适应能力。实验表明,所提算法能比较可靠地实现复杂场景下的目标跟踪。     

一种针对小目标的跟踪算法

给出一种针对小目标跟踪问题的改进算法,该算法将背景建模与粒子滤波相结合对运动目标进行检测跟踪。其中,针对小目标在检测过程中容易出现的漏检问题,算法在进行背景建模时利用粒子滤波反馈的目标运动信息来指导混合高斯背景建模。实验结果表明,该算法能够自动地进行运动目标的跟踪,并且可以克服常规检测算法中小目标的丢失问题。     

基于多颜色融合及投影特征的跟踪算法

提出一种基于多颜色空间信息融合和投影向量的目标跟踪算法,用以解决传统camshift不能描述目标的空间信息等缺陷。该算法利用Y、U、V、H等多种颜色分量的统计直方图进行信息融合来描述目标颜色特征,通过水平和垂直投影直方图描述目标的空间位置信息。该算法可以反映跟踪目标的部分空间信息,并具备一定的形变适应性。实验表明,该算法能够较好地改进运动目标的跟踪效果。     

运动目标检测与跟踪的DSP实现

研究了运动目标检测与跟踪的DSP（DigitalSignalProcessor）实现算法,以形心跟踪算法为整个处理系统的核心。采用目标形心跟踪算法,通过目标分割阶段的目标标记,如目标面积、周长、形心位置等信息的提取建立目标跟踪波门,实现目标的连续跟踪,并将此算法移植到sEED—VPM642硬件平台,实验结果表明能够达到预定目标。此外,为了克服形心算法的准确性和实时性缺陷,采用粒子滤波对算法进行必要的扩展,从MATLAB的仿真结果看,除个别采样点存在误差较大的情况,真实值曲线与粒子滤波跟踪曲线拟合较好。