基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪

经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.     

基于不确定性度量的多特征融合跟踪

提出了一种新的基于特征不确定性度量的多特征融合跟踪算法. 首先, 针对粒子滤波跟踪算法中特征鉴别能力较弱且粒子分布相对分散时容易造成目标丢失的事实, 本文定义了一种新的特征不确定度量方法, 该度量可以在线调整不同类型特征对跟踪结果的贡献. 同时, 针对乘性和加性特征融合跟踪算法方法中存在的缺陷, 提出了一种自适应的多特征融合方法, 融合的结果既突出了状态后验分布中目标真实状态对应的峰值, 又对噪声不敏感, 从而提高了目标跟踪的鲁棒性. 各种场景下的实验结果比较表明: 新的融合跟踪算法比单特征跟踪、 乘性融合跟踪和加性融合跟踪有着更好的稳定性和鲁棒性.     

改进的多特征粒子滤波目标跟踪算法研究

针对在复杂环境下多特征融合的粒子滤波算法跟踪精确度低的问题,提出一种改进的多特征融合算法;该算法采用二阶中心差分卡尔曼滤波方法来实现建议分布函数的优化,在重要性采样中融入最新的测量信息,提高了粒子的使用效率,并引入动态模板更新机制对目标模板实时更新;在多特征融合策略上利用基于粒子滤波框架下的EM算法适用于不同数量样本集的特点求解状态估计,不仅避免因计算特征权重产生误差,而且提高了算法的实时性;滤波器仿真实验结果表明,在一维非线性模型下对比其它改进粒子滤波算法,本文提出的方法性能最优;在基于视频序列的目标跟踪实验中,通过比较本文算法在不同特征、不同采样粒子数量条件下的性能对比验证本文算法的有效性;最后通过一系列不同环境下的跟踪实验证明,本文算法对复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和鲁棒性。     

多特征自适应融合的军事伪装目标跟踪

针对军事伪装目标在运动过程中存在与背景分布十分相似或遮挡等强干扰情况下的跟踪问题,提出了一种基于自适应多特征融合的均值漂移算法优化的粒子滤波跟踪算法。利用背景加权后的联合直方图表述目标灰度和梯度方向信息,根据前一帧目标特征的可信度自动调节双方的权重,在粒子滤波算法的框架下,利用改进后的均值漂移算法使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,并设计了特征融合的观测模型,以提高跟踪算法的场景适应能力。实验结果表明,该算法可实现对与背景相似的军事伪装目标的稳定跟踪,对目标的严重遮挡具有很好的鲁棒性。     

用于前车追踪的多特征融合粒子滤波算法改进

基于特征融合的粒子滤波算法可以将多个不同的特征进行融合,增强跟踪系统鲁棒性,但是现有的算法存在着特征显著性差,算法实时性不强以及融合策略不具备通用性的缺点。针对上述问题提出了一种适用于前车追踪系统的改进融合算法,采用增强边缘信息的SULBP新特征,并通过自适应降维方法提升特征提取的实时性;利用粒子集的分布状态设计自适应融合算法解决了融合策略的通用性问题。实验结果表明,所提出的多特征融合粒子滤波算法在跟踪性能和算法实时性上均有显著地提升。     

基于颜色和方向梯度特征融合的粒子滤波跟踪算法

提出基于均值偏移的粒子滤波算法。该算法融合了颜色特征和方向梯度特征对人体行为实施跟踪。HSV颜色模型采用带宽自适应的改进策略,有效地实现了对尺度变化目标的跟踪;方向梯度特征的融合,提高了算法在复杂环境中应对光线变化和相似目标遮挡等情况的适应性。针对粒子退化问题,在特征融合的粒子滤波基础上引入具有聚类作用的Mean Shift算法,从而可以用较少数量的粒子达到较好的跟踪效果。仿真实验表明,该算法具有较好的准确性、鲁棒性与实时性。     

基于粒子滤波的双模图像融合自适应跟踪

针对视频跟踪中仅利用目标的单特征容易导致跟踪失败的问题,提出一种基于粒子滤波的可见光与红外序列图像相融合的自适应目标跟踪算法;该算法在粒子滤波跟踪算法框架下,根据单一信源运动目标序列图像的品质因子,利用自适应加权融合策略重构双模序列图像的特征选择机制,建立了基于自适应融合算法的系统观测概率模型和状态空间层次采样多特征融合跟踪算法,实现了对双模序列图像的融合以及对运动目标的稳健跟踪;跟踪试验结果表明,该算法可以有效实现对运动目标的稳健、准确跟踪。     

基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题, 提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法. 在粒子滤波框架下, 通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性, 设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标, 建立多特征融合目标模型. 在状态转移过程中, 给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略, 并进行遮挡处理. 实验结果表明, 所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.

     

基于粒子滤波的多特征融合视频行人跟踪算法

针对车载视频行人跟踪问题,提出一种基于粒子滤波框架下的多特征融合跟踪算法。为克服车载视频中行人运动与摄像机运动产生的非线性和非高斯性,采用基于蒙特卡罗抽样的粒子滤波跟踪算法,使用一阶自回归动态模型预测目标状态,观测模型自适应加权融合的4种互补性特征。实验结果表明,与没有粒子滤波和多特征融合的跟踪算法相比,在相同精确率水平上,该算法的召回率提高20%以上。     

基于萤火虫优化粒子滤波的新型机动目标跟踪算法

交互式多模型粒子滤波算法需要多个模型才能对强机动目标进行跟踪,并且粒子滤波的重采样会导致粒子贫化现象,针对该问题提出一种新型机动目标跟踪方法.该方法首先将萤火虫群体的吸引和移动机制引入粒子滤波;再将改进粒子滤波引入交互式多模型中,通过智能寻优的方式提高交互式多模型的跟踪精度和稳定性.实验结果表明,相对于IMM-PF,改进方法可以用更少的时间达到同等精度,提高了机动目标跟踪的效率.     

自适应模型更新的多特征融合目标跟踪算法

针对目标在运动过程中存在遮挡、光照变化、背景因素等复杂情况下的跟踪问题,提出了一种多特征融合的跟踪算法;利用背景加权后的联合直方图来描述目标的灰度和纹理特征信息,提出一种多帧加权组合的模板更新策略,对模板特征分布进行自适应更新,基于当前粒子特征信息可信度加权设计了一种自适应特征融合观测模型,并结合到粒子滤波算法中,从而提高了跟踪算法的场景适应能力;实验结果表明;与基于单一特征的算法相比,该算法的适应性更强,能有效跟踪复杂场景下的运动目标.     

改进的粒子滤波器目标跟踪方法

针对现有粒子滤波器目标跟踪算法采用单一颜色直方图特征在目标建模中的缺点和不足,提出了一种将目标颜色特征和不变矩特征融合建立目标模型的改进方法,粒子权重由环境决定的两种特征欧式距离加权生成.实验结果表明,该方法改进了单一颜色特征描述目标在跟踪过程中对抗一些干扰的不足,在不影响实时性的基础上提高了跟踪的准确性和鲁棒性.     

基于纹理和颜色特征的目标跟踪检测算法研究与实现

对运动目标进行跟踪,常采用粒子滤波跟踪算法。本文为了减少相似背景像素点及光照变化对机动目标跟踪的干扰,采用了基于目标纹理特征和颜色特征融合的自适应粒子滤波算法,通过采用了不同的状态转移模型和观测模型,该模型优点在于能够根据不同的实验环境给出相应的实验方案。试验证明,该算法在跟踪的性能和鲁棒性方面的改进。     

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.     

基于颜色特征与SIFT特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对序列图像中的运动目标在跟踪过程中发生运动模糊以及部分遮挡的问题进行了研究, 提出一种将改进的颜色直方图特征模型与尺度不变特征（SIFT）模型相融合的粒子滤波跟踪算法。采用基于模糊逻辑的方法, 根据当前跟踪环境自适应调节两种特征信息的权重, 从而实现特征信息间的融合, 提高描述目标观测的可靠性。实验结果证明, 该算法优于传统的单特征或采用固定权值的多特征目标跟踪算法。     

基于动态贝叶斯网络的多特征目标跟踪

通过将动态贝叶斯网络模型应用到人体目标跟踪中,提出了一种多特征融合跟踪算法。该方法基于动态贝叶斯网络建立状态模型,分别针对形变、遮挡、有干扰三种情况提取运动中人体的颜色和梯度特征,利用粒子滤波方法对颜色特征和梯度特征进行融合。实验表明,提出的多特征跟踪算法能较好地解决复杂环境下的目标跟踪问题,相比传统的利用单一目标特征的跟踪算法具有更好的鲁棒性和准确性。     

一种改进的基于Camshift的粒子滤波实时目标跟踪算法

为了能够快速和准确地跟踪运动目标,提出了一种改进的基于Camshift的粒子滤波算法。在粒子滤波框架下,首先对传统目标模型进行改进,提出一种新的融合目标颜色信息和运动信息的模型,以增强目标跟踪的稳健性和准确性;同时为了提高跟踪的效率,将一种改进的Camshift算法嵌入到粒子滤波中,用来重新分配随机粒子样本,使之向目标状态的最大后验概率密度方向移动。实验结果表明,与传统的粒子滤波算法或Camshift算法相比,该方法能有效处理目标快速运动或背景存在强干扰等情况,实现对目标快速和稳健的跟踪。     

基于自适应背景的多特征融合目标跟踪

针对基于单一特征的目标跟踪算法,在复杂情形下,很难准确跟踪目标的问题,提出一种基于自适应背景的多特征融合目标跟踪算法。该算法利用颜色和基于灰度共生矩阵纹理特征表征目标,在粒子滤波的框中,通过分析在不同特征下,粒子空间分布、权值分布,以及特征对背景的区分性,提出一种有效的融合系数计算方法; 根据在跟踪过程中目标外观的变化情况,自适应更新目标模板。在不同场景下的实验结果表明:该算法在不降低实时性的前提下,抗背景干扰能力大幅度提高; 在各种场景下,均具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于特征融合的粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用

针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。     

基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法

针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(uKF1)算法,融合后的新算法在利用重要性密度函数产生粒子时充分考虑当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子的分布更接近状态的后验概率分布.仿真实验表明,改进算法的检测与跟踪性能优于标准的粒子滤波算法.