Multi-feature integration kernel particle filtering target tracking

In light of degradation of particle filtering and robust weakness in the utilization of single feature tracking,this paper presents a kernel particle filtering tracking method based on multi-feature in...     

基于Mean shift的核窗宽自适应目标跟踪新算法

针对传统均值漂移算法(Mean shift)中核函数直方图对目标特征描述较弱、跟踪过程中核函数带宽的保持不变的缺点,提出了一种新的核函数带宽可变的Mean shift跟踪算法.在特定的色彩空间中,统计落入各区间的像素个数.并对各区间像素的位置建立高斯分布模型,采用二阶空间直方图实现目标建模,强化目标特征描述提高了跟踪的鲁棒性;结合边缘检测与角点检测选取目标特征点估算目标仿射模型确定伸缩尺度.适应目标多自由度变化下的跟踪.实验结果证明,该算法比原有算法跟踪效果更加准确和可靠.     

基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法

空间直方图融合了目标的颜色信息和颜色的空间分布信息,比传统的颜色直方图更具有目标鉴别能力。在基于粒子滤波算法的目标跟踪系统框架中,采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型,通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,提出一种基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法。实验结果表明,相比传统的基于颜色直方图的粒子滤波算法,提出的算法具有更好的鲁棒性。     

基于空间直方图的海杂波背景下红外目标跟踪

空间直方图融合了目标的灰度分布信息和灰度的空间分布信息,比传统的灰度直方图更具有目标鉴别能力。为实现海杂波背景下稳健跟踪红外目标,本文在基于粒子滤波算法的红外目标跟踪系统框架中,将加权样本集表示红外目标的状态后验概率分布;采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型;利用目标区域的空间直方图描述红外目标,其中通过核概率密度估计建立红外目标的灰度分布,然后统计灰度分布的空间信息建立空间直方图;通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,最终提出一种在海杂波背景下的基于空间直方图的粒子滤波红外目标跟踪算法。实     

Object Modeling with Color Arrangement for Region‐Based Tracking

In this paper, we propose a new color histogram model for object tracking. The proposed model incorporates the color arrangement of the target that encodes the relative spatial distribution of the colors inside the object. Using the color arrangement, we can determine which color bin is more reliable for tracking. Based on the proposed color histogram model, we derive a mean shift framework using a modified Bhattacharyya distance. In addition, we present a method of updating an object scale and a target model to cope with changes in the target appearance. Unlike conventional mean shift based methods, our algorithm produces satisfactory results even when the object being tracked shares similar colors with the background.     

多特征融合的人体目标再识别

在非重叠的多摄像机监控系统中,人体目标再识别是需要解决的主要问题之一。针对当前人体目标再识别使用目标的外观统计特征或者通过训练获取目标特征时存在的问题,提出一种无需训练,对视角、光照变化和姿态变化具有较强鲁棒性的基于多特征的人体目标再识别算法。首先根据空间直方图建立目标整体外观表现模型对目标进行粗识别,之后将人体目标分为3部分,忽略头部信息,分别提取躯干和腿部的主色区域的局部颜色和形状特征,并通过EMD(earth movers distance)距离进行目标精识别。实验结果表明,本文算法具有较高的识别率,且不受遮挡和背景粘连的影响。