基于均值漂移与卡尔曼预测相结合的视频运动目标跟踪算法

传统的均值漂移算法是基于颜色直方图的迭代跟踪算法,在跟踪目标出现尺度变化的情况下,其跟踪结果往往出现偏差,甚至跟踪失败。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的均值漂移跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,将卡尔曼预测器融于均值漂移跟踪算法。实验表明,该方法能在尺度缩放等复杂背景下对目标进行准确有效的跟踪。     

基于双直方图自适应选择的目标跟踪算法*

针对传统的均值漂移算法,加入了梯度方向直方图及其与颜色直方图的自适应选择,提高了均值漂移算法在复杂场景中目标跟踪的鲁棒性。传统的均值漂移算法往往选择固定的一个颜色直方图对目标进行跟踪,当目标自身或者跟踪场景发生变化时,容易跟踪失败。通过分析被跟踪目标在当前场景中与目标模板在颜色以及梯度方向上的相似性并设定阈值,从而选择并使用当前有效的目标特征,实现复杂变化场景下的目标跟踪。一系列不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的可靠性。     

基于改进的均值漂移算法的目标跟踪

提出了一种基于目标颜色特征的改进的均值漂移算法，对符合颜色模板的目标点不论其在直方图中的概率大小，都赋予相同的最大权值，使目标最大限度地成为密度极值区，以克服干扰影响，并提出了一种分块检测遮挡算法，遮挡期间不更新颜色模板，以保证遮挡后恢复准确的跟踪。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于加权直方图和均值漂移的实时跟踪算法

均值漂移算法在跟踪过程中没有有效利用跟踪目标的位置、运动方向等信息,当物体快速移动、旋转时,实时跟踪的目标极易丢失;均值漂移算法利用密度梯度估计跟踪目标,直方图足用来统计图像或图像的某个区域中每个灰度级或颜色级的分布情况的,依据颜色分布进行匹配具有较好的稳定性.跟踪目标的直方图受目标形状变化的影响较小,但通常直方图不包含任何的空间位置信息,加权直方图有效利用了窄间信息.提出了一种加权直方图和均值漂移算法相结合的快速实时跟踪算法.实验证明该算法具有速度快、鲁棒性、稳定的特点,基本达到了实时跟踪处理的要求.     

空间相关背景加权直方图均值漂移目标跟踪

针对传统的基于直方图的均值漂移跟踪算法, 当目标出现于复杂跟踪条件时, 因无法显著区分颜色相近的目标或背景而导致跟踪失败的问题, 提出一种基于空间相关背景加权直方图的均值漂移跟踪算法, 并给出了推导过程. 实验结果表明, 该算法通过在目标模型中减少背景显著特征来增强目标定位, 能在遮挡、光照变化等复杂情况下实现有效的目标跟踪, 改善了传统均值漂移算法中模板不能及时更新等方面的局限性.

     

基于复杂特征融合的改进mean shift目标跟踪

提出一种融合Gabor小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift目标跟踪算法.首先,提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图;其次,基于mean shift算法定义融合相似度系数,对特征空间进行融合并得出目标中心位置;再次,通过定义特征自适应系数来融合基于颜色和纹理特征的目标位置;最后,对上述结果进行处理,得到目标最终位置.实验结果表明,该算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时能够得到比较理想的跟踪效果.     

基于颜色直方图的EM对象跟踪算法

基于均值漂移运动目标跟踪的迭代算法,简单可靠,可以方便准确的找到一个基于内核的概率密度函数估计目标的位置。但是该算法对目标尺寸形状变化的适应能力比较差,文章提出一个改进的均值漂移算法。新算法同时估计目标的位置和用协方差矩阵来描述的目标的形状,能够处理对象的角度和形状大小发生变化时的跟踪问题,运用新的算法实现以颜色直方图为基础的非刚性目标跟踪算法。实验表明,该改进的算法在不同环境下跟踪目标的鲁棒性很好,尤其对跟踪目标的形状和尺寸的改变,具有很强的适用性。     

基于背景加权的联合颜色纹理直方图跟踪算法

针对在背景与目标颜色相近以及复杂场景中跟踪不准确的问题,提出一种改进的背景加权Mean Shift(均值漂移)跟踪算法,在目标颜色直方图中加入纹理特征,并将局部背景信息引入目标特征直方图中,以排除复杂背景的影响。实验证明,本文提出的算法在应对复杂背景及遮挡时比经典的Mean Shift算法以及背景加权Mean Shift算法更有效,且拥有不错的运行效率。     

基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合.在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复.提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新.实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

基于双特征的多模块目标跟踪算法

针对运动目标在受到严重遮挡时难以被精确跟踪的问题,提出一种融合颜色和LBP (local binary pattern)纹理特征的多模块跟踪算法.综合考虑目标与背景的特征显著性和相似性两个因素建立比值关系进行量化分析,选取了能够最大程度区分前景目标和背景的颜色空间特征,并结合LBP纹理特征建立概率分布直方图.利用卡尔曼滤波器预测均值漂移算法的初始迭代位置.引入相似度因子来定义新的遮挡判决准则,自适应采用多模块模型进行跟踪.仿真实验结果表明了该算法的有效性.