基于卡尔曼滤波的多目标跟踪方法

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。     

基于颜色分布矢量的图像检索方法

提出采用颜色分布矢量来描述图像的颜色特征,该矢量既考虑了颜色的统计特征,又包含了图像颜色的空间分布特征。实验结果表明,该方法在彩色图像相似性检索时是很有效的,具有较高的检索效率。     

基于TCS230传感器的高精度颜色识别系统设计

采用颜色传感器TCS230与单片机AT89S52设计高精度颜色识别系统平台.分别在3种不同工作条件下,对5种颜色的LED做测试,采用更直观的HSL颜色空间方法分析实验数据,验证系统在不同条件下对颜色识别的准确性.实验结果表明:该系统以白色LED灯调白平衡,在密封和自然光条件下都具有准确的颜色识别性能和良好的抗干扰性.     

应用圆形度和颜色直方图的交通信号灯识别

针对智能车辆介绍了一种在城市环境中识别交通信号灯的新方法.该方法先对原图像进行预处理,过滤不符合形态学准则的区域.计算候选区域的圆形度和背板的颜色信息,把圆形度符合和背板为黑色的区域作为交通信号灯区域.并将检测到的交通信号灯区域图像从RGB空间转换到HSV空间中,用颜色直方图对图像的H分量进行分布统计,根据其分布特征来识别交通信号灯的类型.实验结果表明,该方法能有效地识别复杂环境下的交通信号灯.     

基于颜色特征的图像检索技术

在基于内容的图像检索(CBIR)中,颜色特征作为图像的一种重要视觉信息,由于计算简单,鲁棒性强,已经得到了广泛的应用.从图像的颜色特征出发,针对颜色空间(颜色空间的转换)、颜色的量化(HSV颜色空间)、颜色特征提取及表示和颜色特征的相似性度量做了系统讨论和研究.接着通过经典的分块颜色直方图算法来介绍基于颜色特征的图像检...     

一种基于颜色特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色的新的图像检索方法.该方法在HSV量化过程中,引入模糊量化的方法,使量化结果更接近人的主观视觉感知.全局直方图由于不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补这些缺点,还提出了一种新的重叠分块,并对主体区域进行二次划分的方法.实验结果表明,本方法具有良好的检索效果.     

一种基于颜色和纹理的图像检索方法

提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法.该方法在HSV颜色空间量化过程中,采用一种基于性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知;在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于述颜色的相对空间分布情况,以提高对图像变形的鲁棒性;还加入图像的纹理信息,最后结合这些颜色和纹理特征行复合图像检索.实验表明,该方法能有效提高图像检索精度.     

基于基础颜色特征的自适应尺度的多目标跟踪算法

在多目标跟踪领域,多个相似目标间相互遮挡时,易产生误跟踪、漏跟踪等问题。针对上述问题,通过引入语言学中的基础颜色及自适应尺度因子来解决。采用颜色命名过程及主成分分析法,提取目标基础颜色特征,准确区分相似目标;同时引入自适应尺度因子,自动改变目标尺度,减少因尺度变化而引入的干扰信息,增强目标外观模型的鲁棒性。基于以上两点,在Structure Preserving Object Tracking（SPOT）算法基础上,提出了Basic Color Adaptive Scale SPOT（CSSPOT）算法。在对比实验中,CSSPOT算法在跟踪准确率及计算时间这两方面较原算法均有所提升,充分说明了基础颜色特征及自适应尺度因子的正确性及有效性。     

基于颜色特征的图像检索技术研究

本文针对利用图像的颜色特征丢失空间信息的问题,提出了一种通过提取灰度特征,获取图像的形状特征,综合检索图像的方法。     

基于SVM与颜色/纹理组合特征的景物识别算法

受多种因素影响,室外场景变换复杂,因此利用单个特征(通常多使用颜色或纹理)完成室外场景的识别,不能达到满意的效果。首先基于RGB空间的颜色直方图进行颜色特征提取,然后基于Gabor滤波器进行纹理特征提取,最后将两种特征结合,提出了基于SVM与颜色/纹理组合特征的景物识别算法。基于美国加州理工学院的Pasadena Houses2000数据库建立了室外场景中天空、道路、房子、树木和草地等5类样本训练库,进一步完成了基于SVM的单一特征和颜色/纹理组合特征的景物识别。实验结果表明,该算法对仅用一种视觉特征无法区分景物的室外场景图像能取得较好的分类结果。     

基于颜色块重检的自适应抗遮挡目标跟踪算法

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。     

基于边缘跟踪方法的肤色区域检测

常用的肤色模型只针对肤色的颜色信息,在较复杂的光照情况下检测效果不理想。为此,结合肤色在HSV颜色空间的分布特点以及肤色区域的边缘信息,提出一种应用于肤色区域检测的边缘跟踪方法。实验结果表明,该方法能准确检测图像中的肤色区域,检测结果优于传统的肤色模型,且对侧光、阴影等具有较好的鲁棒性。     

一种改进的基于颜色直方图的实时目标跟踪算法

基于颜色直方图的目标跟踪算法主要是利用彩色图像的颜色直方图信息,在获得颜色直方图水平投影和垂直投影的基础上,综合考虑运动预测和帧间的相似性,确定目标的位置,并结合模板更新的思想不断自适应地调整被跟踪目标的模板,从而实现对目标的跟踪,本文提出了的算法在原有的基于颜色直方图的目标跟踪算法的基础上,进行了两个方面的改进：（1）提出一种改进的直方图定义,使本算法能更好地实现小且目标物体的跟踪;（2）采用双模板更新与匹配的方法,使本算法对突变情况具有更强的鲁棒性。实验证明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

YCbCr颜色模式下基于L-M算法优化的火焰识别方法

传统火灾探测技术存在许多缺陷.提出了一种基于图像的火焰识别方法.首先将图像由RGB模式转换为YCbCr模式,以Cb,Cr为轴建立坐标系并绘出火焰样本的Cb,Cr值.用一个椭圆将绘出的坐标点包括起来,并创建椭圆方程和二维正态分布函数,使正态分布函数在椭圆外部的值为零,并用L-M算法对正态分布函数中的参数进行优化.对火焰的识别转换为判断正态分布函数在像素对应的Cb,Cr处的值是否大于零.该方法具有很好的实时性和识别效果.     

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。     

基于视频的手写数字识别

随着计算机技术的不断发展,视频跟踪技术越来越成为计算机领域中研究的热点。视频跟踪技术的研究涉及范围很多,包括视频图像处理、模式识别以及人工智能等,具有较强的研究价值。手势检测识别技术作为一种基于计算机视觉的新型人机交互方式,是其中备受瞩目的研究和应用技术之一。文章采用一种简单高效的颜色直方图对目标(红色手指)进行主色定位,并在图像序列中进行目标区域提取,得到运动轨迹,进行手写数字识别。最后利用八段视频验证了该方法的简单高效,并能成功进行实时跟踪与识别。     

一种基于基元的彩色图像检索方法

结合基元与颜色特征,提出一种基于基元的彩色图像检索算法,该算法首先将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV空间上,并将图像量化为256种颜色,然后定义五种基元类型对图像进行基元分析得到基元图,利用颜色直方图描述基元图的颜色特征,利用改进的直方图相交算法进行相似度度量。实验结果表明：提出的算法能有效地去除背景颜色对图像目标的检索影响,而且较之用灰度边缘检测的边缘代替彩色图像边缘而进行的检索,能更好地反映彩色图像的纹理和边缘特征,具有较高的查准率和查全率。     

一种PSO改进的颜色注意目标识别算法

颜色注意的目标识别算法有效提高了目标识别性能,但参数设置正确与否对识别性能有重要的影响,如何有效设计并搜索参数空间确定合适的参数成为该算法有待解决的问题.本研究设计关于颜色注意识别算法参数空间的粒子个体结构,以识别率为适应度衡量指标,应用PSO算法自动搜索参数空间.实验结果表明:应用PSO算法可以得到比原颜色注意识别算法更优的参数,有效地提高了目标识别率.本研究对仿生优化算法在目标识别中的应用有参考作用.     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.