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由于颜色直方图只考虑了目标颜色的统计信息,忽略了目标颜色的空间信息,使得在模板匹配过程中容易收敛到其他位置,从而导致目标丢失。针对这一缺点,提出了一种基于颜色-空间二维直方图的目标跟踪技术,在建立目标模板的过程中融入了目标颜色的空间信息。实验结果表明,与传统的基于颜色直方图的Mean-shift算法相比,基于颜色-空间二维直方图的目标跟踪技术能更准确的对目标进行跟踪,提高了目标跟踪的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
针对传统单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法,容易受到背景颜色、光照、目标形变的影响而造成目标跟踪的偏离和丢失的问题,提出结合HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪算法。该算法利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点,通过加权方法结合颜色特征来提高跟踪算法的精确性和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法比传统单一颜色特征的粒子滤波算法具有更好的鲁棒性和精确性。 相似文献
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针对基于颜色特征的目标跟踪方法易受相似颜色背景干扰的问题,提出了一种基于Azure Kinect的目标跟踪定位方法。根据目标物三维点云数据,利用点云分割、坐标映射提取目标物;在HSV颜色空间建立融合深度信息的目标物“颜色-形状”模型,运用深度方差对目标物和相似颜色背景进行连通域分割,获得潜在目标;通过目标物形状偏差率、直方图巴氏距离及目标物质心区域的深度均值完成目标跟踪定位。设计了单摆实验,验证了该方法对相似颜色背景具有较强的抗干扰能力。 相似文献
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为了有效地解决目标颜色与背景颜色区分度较低而引起的目标定位不准确的问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法。该算法利用Harris-mean shift跟踪算法进行目标搜索,然后根据目标已知位置信息采用最小二乘法得到目标在下一帧中的位置,最终实现目标跟踪。实验证明该算法能够有效地提高跟踪的准确性和实时性。 相似文献
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基于改进Mean Shift和SURF的目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
传统颜色直方图的Mean Shift(MS)算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近或目标对象发生光照变化时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种融合改进MS和SURF的跟踪算法。改进的MS算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象的分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数,获得初步的跟踪结果;采用SURF特征匹配和校正的方法对其初步跟踪结果进行调整;采用线性加权的方法融合改进的MS和SURF跟踪结果,得出最终的跟踪结果。实验表明,提出的融合改进MS和SURF的跟踪算法,比传统的MS算法和固定分块的MS算法都具有更好的跟踪性能。 相似文献
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传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。 相似文献
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针对视觉跟踪过程中因目标尺度变化跟踪精度低的问题,提出一种基于时空模型的尺度自适应视觉跟踪算法(Spatio-temporal context – scale adaptive,简称STC-SA)。在颜色属性空间下提取目标颜色直方图特征;再通过时空上下文学习获取置信图中概率最大位置;最后利用颜色直方图进行相似度匹配和自适应方法修正跟踪框尺寸以达到最佳的跟踪效果。实验选取Benchmark中五组具有明显尺度变化的图像序列进行测试,STC-SA算法的跟踪成功率最高达到91%,验证了STC-SA算法具有较高的跟踪精度和跟踪实时性。 相似文献
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针对人脸追踪过程中,基于目标色彩特征的CamShift(continuously adaptive mean-shift)算法受类肤色背景干扰所导致的搜索框偏移及尺寸异常问题,提出了一种结合肤色分割及追踪监测机制的人脸追踪改进算法。在YCbCr色彩空间的Cb、Cr分量内采用非参数肤色分割模型及SVM(support vector machines)构建特定于当前视频序列的联合肤色分割模型,以由粗至细的方式去除视频帧中类肤色背景。随后,在Cr分量内构建CamShift算法色彩直方图并进行人脸追踪。考虑在追踪过程中,当场景或光照强度改变时易出现的联合肤色分割模型及CamShift算法色彩直方图失效问题,采用拉依达准则(pauta criterion)判断追踪窗口内Cr分量均值的异常,当监测到异常值时即判定当前视频帧人脸追踪失败,使用Adaboost(adaptive boosting)算法构建的人脸检测器进行人脸复检并重构CamShift算法色彩直方图及联合肤色分割模型。在OTB-2015目标追踪数据集中进行测试,实验结果表明,所提算法在类肤色背景下相比原始CamShift算法对人脸目标的... 相似文献
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嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法* 总被引:2,自引:1,他引:1
针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。 相似文献
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一种新颖的基于颜色信息的粒子滤波器跟踪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的基于直方图的粒子滤波器算法常常需要在准确表达颜色分布和计算效率之间做出妥协,从而影响跟踪算法的性能甚至导致跟踪算法失败.针对这一问题,文中提出一种新颖的基于颜色信息的粒子滤波器跟踪算法.该算法采用自适应剖分颜色空间的概率模型,能够用较少的子空间准确地表达目标的颜色分布.文中进一步提出一种推广的积分图像,通过在该积分图像上进行数组索引操作得到每一个子空间的像素数目、均值向量和协方差矩阵,从而能够快速地计算出颜色模型.然而在CPU上计算积分图像十分耗时,为此文中提出一种基于GPU的并行算法快速计算积分图像.该并行算法在显卡的GPU上创建3个线程网格,分别顺序执行3个Kernel函数,依次完成创建原始积分图像以及对它的行和列执行前缀求和算法的任务.同传统的基于直方图的粒子滤波器算法相比,新算法每帧平均跟踪时间显著减少,同时跟踪准确性和鲁棒性都有较大提高. 相似文献
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针对视频多目标跟踪中由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,提出一种基于卡尔曼滤波以及空间颜色直方图的遮挡预测跟踪算法。利用空间颜色直方图对目标进行建模,可以对不同目标进行区分进而在目标之间出现交错或目标漂移时仍能跟踪到目标。通过卡尔曼滤波算法可以 预测 目标的状态,对预测位置之间存在交错的目标进行遮挡标记,以便在下一帧中仍然可以跟踪到被遮挡的目标。采用2D MOT 2015数据集进行实验,跟踪的平均精度达到了34.1%。实验结果表明,所提方法对多目标跟踪的效果有所提高。 相似文献
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为了解决目标跟踪过程中目标遇到遮挡物容易跟丢的问题,提出了基于颜色块重检的自适应抗遮挡目标跟踪算法。通过计算获取初始帧目标的颜色块,当发生遮挡时基于该颜色块信息对丢失帧进行颜色分割、形态学处理得到候选颜色块,并对候选颜色块进行匹配和定位,最终定位到实际目标。相比于LCT+的支持向量机检测器,基于颜色块的自适应目标重检测实现了对全局图像的目标重检测,有效避免了目标丢失的情况。在OTB50和OTB100上对所提算法的跟踪性能进行了评估,结果表明相比于LCT+和其他的主流跟踪算法,所提算法具有较好的抗遮挡性能。 相似文献