基于PF的窗口自适应Mean-Shift跟踪算法

在视频目标跟踪过程中,Mean-Shift算法存在着核函数带宽固定不变的缺陷,对尺度大小发生变化的目标无法进行有效跟踪。提出一种多尺度理论与粒子滤波器（PF）相结合的改进算法。通过粒子滤波器对多尺度理论统计得到的跟踪窗信息量进行预测修正,据此计算核窗宽大小变化的比例系数,实现跟踪算法的窗口自适应能力。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标均能自动选择合适的跟踪窗口大小。     

基于UKF的窗口自适应Mean-Shift算法

传统的Mean-Shift跟踪算法窗口固定,不能对尺度任意变化的目标进行有效跟踪.为此,提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法.利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量,使用UKF对得到的信息量进行预测,通过修正后的信息量计算窗口变化比例系数,对尺度任意变化的目标进行跟踪.实验结果证明,该算法...     

自动选择跟踪窗尺度的Mean-Shift算法

实用的跟踪系统要求能实时地适应运动目标的外观变化,尺度固定不变的跟踪窗口不能有效地跟踪存在明显尺度变化的目标。本文将多尺度图像的信息量度量方法引入到运动目标跟踪中,提出了一种跟踪窗口自动更新算法,并用此算法改进了基于颜色直方图的Mean-Shift跟踪方案。实验结果表明,改进的跟踪算法对尺寸逐渐减小和逐渐增大的目标都能自动选择合适的跟踪窗口大小。     

带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法研究

针对图像跟踪中目标的尺度和旋转变化,将Lindeberg的尺度理论与Mean-Shift算法结合起来,提出了一种带宽自适应Mean-Shift跟踪算法。该算法在Mean-Shift的框架下,将尺度和旋转量与平移量同等看待,通过求解核函数带宽,计算出目标的变化参数,最终精确定位目标。另外,引入SAD算法对目标进行先期粗略定位,克服了目标做无规律大位移运动时Mean-Shift算法跟踪效果不佳的问题,同时也降低了Mean-Shift算法的迭代收敛次数。大量实验仿真表明,该算法对目标的仿射变化、非刚性形态变化,以及无规律的大位移运动具有有效性和鲁棒性。     

窗宽自适应Mean-Shift跟踪算法

针对固定窗宽Mean-Shift算法在目标运动速度过快或尺度发生明显变化时可能导致跟踪失败的问题,提出一种窗宽自适应的Mean-Shift跟踪算法。该方法基于均值漂移矢量预测跟踪窗口中心位置,同时自动调整跟踪窗口大小,保证目标始终处于跟踪窗口内部,使算法得以准确定位目标;在确定空间位置后,利用基于Bhattacharyya系数的二分法自动选取窗口缩放比例,得到与目标尺度一致的跟踪窗口。实验结果证明,该方法能很好地定位目标的空间位置和尺度。     

Mean-Shift跟踪算法中核函数窗宽的自动选取

传统核窗宽固定的Mean-Shift跟踪算法不能很好地对逐渐增大尺寸的目标进行有效的跟踪.在分析同一目标在不同尺度下核直方图基于Bhattacharyya系数相似性的基础上,发现并证明了在核窗宽固定的条件下,目标在其窗宽范围内进行缩放、平移运动并不影响Mean-Shift跟踪算法空间定位的准确性.在此基础上,提出了一种基于后向跟踪、形心配准的核窗宽自动选取算法.对尺度渐大的车辆进行的跟踪实验验证了该算法的有效性.     

监控场景下的目标自适应跟踪

目标跟踪是监控系统的关键技术之一.Mean-Shift作为高效的模式匹配算法,已经成功地应用在对实时性要求较高的目标跟踪系统中,但是传统的Mean-Shift跟踪算法未能有效地解决跟踪窗自适应和目标特征更新问题,无法实现对目标的长时间跟踪.论文提出了卡尔曼滤波、局部目标检测和Mean-Shift有机结合的目标自适应跟踪方法,能有效的解决跟踪窗自适应和跟踪目标的特征更新问题,并有较强的抗遮挡的能力,提高跟踪的稳健性.并通过跟踪实验对比验证了算法的有效性.     

各向异性带宽自适应水面运动目标跟踪算法

传统Mean-Shift跟踪算法缺少核函数带宽更新策略,故无法解决无人艇跟踪的水面运动目标轮廓变化各向异性问题,提出一种各向异性带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法。先用黎曼积分将特征子模型概率密度的归一化常数C_h近似为积分形式,从而获得不同尺度参数h对应的C_h间关系式。然后用梯度上升法使目标模型和目标候选模型之间的相似度函数达到局部最大,由此估计目标在下一帧的带宽与位置。最后为防止带宽更新时结果过小或过大,引入两个正则化参数修正尺度参数。实验结果表明,所提算法对外形轮廓非同比变化的水面运动目标跟踪具有各向异性的带宽自适应调节能力,型心位置准确率较传统Mean-Shift和各向同性带宽自适应Mean-Shift提高了约77.2%和31.1%,运行速度可达20.7 fps,显示了其鲁棒性和实时性。     

一种改进的目标监测与跟踪算法

针对MeanShift算法在目标跟踪过程中因核窗宽不变导致目标尺度变化时定位不精确的问题,提出了融入边缘检测的方法计算目标大小,从而实现自适应调整核窗宽的改进算法。当目标丢失和发生遮挡时,结合Kalman滤波器对下一帧中目标位置进行预测,提出改进的跟踪算法,有效提高了跟踪的准确性和鲁棒性     

一种尺度自适应的机器人目标跟踪算法

Mean-Shift算法是一种简单高效的目标识别算法,但是不能有效地识别被遮挡的目标和有尺度变化的目标。基于仿射变换,提出了一种尺度自适应的机器人目标跟踪算法。定义了转角点,并根据转角点匹配对目标进行区分,最后通过仿射变换识别出目标的尺度变化。与其它相关算法相比,该算法能有效地识别被跟踪目标的遮挡问题;当被跟踪目标的尺度发生改变时,该算法仍然能准确地对目标进行识别。分析表明,当视屏流中每秒的图像小于25帧并且目标的图像小于2×104个像素时,该算法可以用于目标的实时跟踪。     

目标窗口尺寸自适应变化的Mean-Shift跟踪算法

传统的窗宽尺寸固定不变的MeanShift跟踪算法不能实时地适应目标尺寸大小的变化。将多尺度空间理论与Kalman滤波器相结合,利用Kalman滤波器对尺寸变化的目标面积比例进行预测,用多尺度空间理论中的目标信息量度量方法求出前后相邻两帧的目标特征信息比,将其作为Kalman滤波器的观察值对目标面积比例进行修正,然后与MeanShift算法结合起来对目标进行跟踪,实验结果表明,改进的跟踪算法对尺度逐渐变大和变小的目标都能连续地自动地选择合适大小的跟踪窗口。     

窗口尺寸变化目标的遮挡跟踪

针对传统的MeanShift跟踪算法在目标发生遮挡时容易导致目标丢失的情况,提出了一种改进的MeanShift跟踪算法.将多尺度空间理论、Kalman滤波器与遮挡算法相结合,当目标发生遮挡后,利用Kalman估计目标信息量,能对目标尺寸有后续跟踪能力.实验结果表明,当目标发生遮挡后,改进的跟踪算法对目标无论增大或减小都能连续地、自动地选择大小合适的跟踪窗口.     

一种基于空间直方图的Mean-Shift跟踪算法*

经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。     

基于两步跟踪算法的海关车辆监控研究*

针对实时性和鲁棒性要求比较高的海关卡口车辆视频监控问题,提出了一种基于改进的均值漂移算法和粒子滤波算法的两步跟踪算法。对海关车辆监控的目标图像采用YCbCr颜色空间建立初始帧目标模型,利用改进后的均值漂移算法找出候选目标,在跟踪相似度小于设定的阈值时再利用改进后的粒子滤波算法进行后续的跟踪。通过实验分析,验证了提出的算法既能保证均值漂移算法跟踪的实时性,也能保证粒子滤波算法跟踪的鲁棒性,具有较好的应用价值。     

基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪

提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。