基于粒子滤波的目标跟踪算法浅析

所做的工作是利用粒子滤波理论解决目标跟踪所面临的技术问题。首先介绍粒子滤波中的两种重要算法:贝叶斯理论和蒙特卡罗方法,接着在此基础上详细阐述基于粒子滤波的目标跟踪算法。     

基于在线学习的自适应粒子滤波视频目标跟踪

传统的粒子滤波视觉跟踪算法采用固定模型和大量粒子表征目标后验概率,不能满足复杂条件下的视频目标实时跟踪.为了提高跟踪的鲁棒性和稳定性及计算效率,本文提出将自适应状态演化方程和在线增量学习观测似然模型嵌入到粒子滤波算法;并采用在线自动调整粒子数目的策略,提高粒子滤波视觉跟踪的计算效率.室内外实验结果表明,文中提出的视觉跟踪算法不仅能准确、高效地跟踪序列图像中的运动目标,而且对光照、姿态变化引起的目标表观变化具有良好的鲁棒性.     

基于多特征CamShift优化的粒子滤波跟踪

提出了一种将粒子滤波和CamShift相结合的多特征视觉跟踪方法.通过CamShift对粒子的位置和尺度同时进行优化,使得跟踪窗口能随着目标尺度的大小变化相应调整.同时采用自适应方式将颜色信息和运动信息在CamShift优化的粒子滤波框架下有效结合起来.该方法使用CamShift对粒子传播进行优化,每个粒子都收敛到目标附近,粒子的有效性得到提高.实验结果表明,使用10个粒子的CamShiit优化的粒子滤波的跟踪误差小于100个粒子的传统粒子滤波的跟踪误差.并且由于多特征的使用,目标在受到背景相似物体干扰和场景光线发生显著变化等情况下仍能实现稳定的跟踪.用较少的粒子就能实现稳定的跟踪,减少了计算代价,提高了跟踪的鲁棒性.     

一种基于运动检测的粒子滤波跟踪方法

针对传统粒子滤波的建议分布没有利用到当前观测信息的不足,本文提出了一种基于运动检测以改进建议分布的粒子滤波跟踪方法.该方法利用系统的状态转移密度分布,结合目标当前时刻的运动信息共同决定目标的先验分布.首先从一阶自回归的状态转移模型中生成部分粒子,然后采用单高斯背景建模进行局部运动检测,在检测到的运动区域中采样其余粒子,由此得到粒子的先验分布.用该方法分别对动态背景和存在完全遮挡情况下的运动目标进行跟踪,实验结果表明该方法有较高的跟踪精度和较强的稳定性.     

一类基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

本文提出了一种基于图像多特征信息融合的粒子滤波跟踪算法.该算法利用颜色柱状图描述运动目标颜色分布信息,帧间差的梯度图像描述目标运动信息,并在柱状图框架下给出了运动目标颜色和运动似然模型,保证了颜色和运动似然模型在尺度上的统一.由于图像多特征提供了运动目标多方面的测量信息,从而提高了算法的可靠性.试验表明该算法在使用相同粒子数目的情况下较采用单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法效果好.     

基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪

针对常规粒子滤波算法粒子数目保持不变的问题,提出了一种可以自适应调整粒子数目的改进算法。该算法将KL距离(Kullback-Leibler Divergence,KLD)引入粒子滤波重采样过程,保证在一定的滤波精度下,可以有效地调整滤波过程中使用的粒子数目,从而实现了滤波过程中粒子数目的自适应。将该算法应用于纯方位水下目标跟踪,仿真结果表明,该方法有效地改善了滤波效果,计算量低,适合于实际应用。     

基于粒子滤波的交通标志牌自动跟踪方法

提出了一种基于粒子滤波的交通标志牌自动跟踪算法。首先对采集图像进行预处理来提高图像的对比度,接着利用颜色特征对交通标志牌进行检测并通过形状特征来对检测得到的交通标志牌候选区域进行筛选;然后在HSI颜色空间统计第一步得到的交通标志牌的颜色直方图特征信息,最后利用此特征采用粒子滤波算法实现对交通标志牌的跟踪。实验结果显示,对于分辨率为270*480的采集图像,粒子滤波算法每秒钟可以跟踪20帧,正确率达到了92%以上,表明该算法能实现对复杂背景下交通标志牌的自动跟踪。     

免疫粒子滤波在声呐图像目标跟踪中的应用

基于前视声呐图像序列,研究并实现了经免疫算法优化的粒子滤波水下目标跟踪。声呐图像分割成二值图后,提取目标的区域形状特征以构建观测模型,设计目标模板自适应更新方法;将免疫算法的克隆与变异思想引入到粒子滤波中以解决粒子退化问题。对两组水下运动物体的跟踪实验表明,即使目标存在一定形变与干扰,文中的免疫粒子滤波算法仍能以较高的精度跟踪到目标真实运动轨迹;相比于传统粒子滤波算法,稳定性也更强。     

基于遗传算法的粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波跟踪算法中粒子多样性退化问题,将改进的遗传算法应用到粒子重采样中,改善了样本的多样性.在改进的遗传算法中,使用了多项式重采样进行优选复制;以特定区间的随机数做交换率进行样本交叉繁殖;使用了马尔可夫链蒙特卡罗移动加高斯白噪声做样本变异繁殖并使用快速MH 抽样算法选取样本.改进后的粒子滤波跟踪算法不但保持了较高的运算效率,而且还较好地提高了跟踪的稳定性.试验表明,改进后的粒子滤波跟踪算法目标跟踪更加稳定,目标定位更加准确.     

基于遗传进化策略的粒子滤波视频目标跟踪

粒子退化问题是影响基于粒子滤波视觉跟踪性能的一个重要因素,为克服这种缺陷,本文将遗传进化策略引入粒子滤波跟踪算法,利用遗传算法的选择策略,根据预定的似然阈值迭代选择每代粒子中次优个体,然后对未选中的粒子实施交叉、变异操作以获得粒子的多样性,从而有效解决了粒子的退化问题.另外,针对跟踪中目标表观变化的问题,本文提出的跟踪算法采用了多模板自适应更新技术以确保跟踪的准确性.实验结果表明,本文提出的跟踪算法能有效地跟踪室内运动目标,并对光照变化、目标姿态变化具有良好的鲁棒性.     

一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法

针对单纯的基于颜色的跟踪方法在复杂背景下会导致跟踪失败的问题,本文提出一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法。颜色直方图是对目标的全局描述,而方向梯度直方图包含了一定的结构信息,二者可以互为补充,因此本文算法同时用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在粒子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新。实验表明,本文算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。     

基于自适应特征融合的多尺度相关滤波跟踪

为了减小目标跟踪中目标变形、光照影响、运动模糊以及目标旋转对跟踪效果的影响,在相关滤波KCF基础上,提出了一种基于自适应特征融合的多尺度相关滤波跟踪算法。首先,提取VGG19网络中conv2-2、conv3-4、conv5-4层的特征以及CN特征,并在conv2-2层加入CN特征;然后,将这3个特征分别代替HOG特征进行滤波学习,得到3幅响应图;进而对3幅响应图进行加权融合预测目标位置。最后,在尺度方面引入多尺度相关滤波器进行尺度的确定。该算法比KCF跟踪算法精确度和成功率分别提高了13.6%和11.8%。与现有的其他优异跟踪算法相比,该算法在应对运动模糊、背景杂乱、目标变形、平面旋转方面更具有较好的跟踪效果。     

基于空间直方图的多目标粒子滤波跟踪

针对复杂场景中多目标跟踪问题,本文给出了目标的出现与消失、遮挡等模型描述,将其统一到粒子滤波的框架下,提出了一种可以处理目标数可变的多目标跟踪算法.对场景中的目标数建立马尔科夫模型,采用转移概率矩阵描述跟踪过程中目标出现,消失的情况;在状态表示中增加辅助变量,明确目标之间可能的遮挡;采用目标空间直方图建立基于唯一性原则的观测似然函数,通过后验概率分布估计目标数及目标状态.实验结果表明,本文算法能有效地处理跟踪过程中的目标数变化、目标遮挡等问题,实现多目标的正确跟踪.     

融合颜色和轮廓的粒子滤波人脸跟踪

实际人脸跟踪过程中,光照和姿态的变化、背景颜色干扰等因素都会极大地削弱颜色特征的有效性,从而造成跟踪的不稳定.针对该问题,本文提出了一种以颜色和轮廓分布为线索的粒子滤波人脸跟踪算法.该算法主要有三个方面的特点:第一,在粒子滤波基本框架下,引入新的用直方图描述人脸轮廓的方法,有效解决了光照、人脸旋转、部分遮挡问题对跟踪的影响,并且能及时有效地重新捕获由于大面积遮挡等原因而丢失的目标.同时采用实时调整每帧图像特征点个数,有效提高了跟踪效率.第二,针对背景干扰问题,提出了一种抑制相似背景颜色干扰的方法.第三,本文还提出实时更新模板的方法来提高跟踪的准确性.实验证明本文算法对人脸跟踪具有很好的效果.     

An Adaptive Real‐Time 3D Single Particle Tracking Method for Monitoring Viral First Contacts

Here, an adaptive real‐time 3D single particle tracking method is proposed, which is capable of capturing heterogeneous dynamics. Using a real‐time measurement of a rapidly diffusing particle's positional variance, the 3D precision adaptive real‐time tracking (3D‐PART) microscope adjusts active‐feedback parameters to trade tracking speed for precision on demand. This technique is demonstrated first on immobilized fluorescent nanoparticles, with a greater than twofold increase in the lateral localization precision (≈25 to ≈11 nm at 1 ms sampling) as well as a smaller increase in the axial localization precision (≈ 68 to ≈45 nm). 3D‐PART also shows a marked increase in the precision when tracking freely diffusing particles, with lateral precision increasing from ≈100 to ≈70 nm for particles diffusing at 4 µm² s^?1, although with a sacrifice in the axial precision (≈250 to ≈350 nm). This adaptive microscope is then applied to monitoring the viral first contacts of virus‐like particles to the surface of live cells, allowing direct and continuous measurement of the viral particle at initial contact with the cell surface.     

基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割

K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域.但K-均值聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果.针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子群优化（RWPSO）和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK.在算法运行初期,利用随机权重粒子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部搜索能力,实现算法快速收敛.实验表明：RWPSOK算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法（PSOK）相比,RWPSOK算法具有更好的分割效果和更高的分割效率.     

基于视频算法的鱼类运动跟踪研究

针对利用鱼类行为监测进行水体环境保护的问题,本文提出了基于视频的鱼类运动跟踪研究,通过对鱼类运动视频进行分割、跟踪,获得鱼类运动的轨迹和速度,为鱼类参与环境污染研究奠定了理论基础(通过对比不同污染环境中鱼类运动的一些参数,进行水体环境污染程度的定量分析).该算法采用标记多尺度分水岭方法进行鱼类运动分割,然后通过改进的加权Hausdorff距离对鱼类运动视频进行跟踪,最后为了容纳鱼类在运动过程中形状的变化,在多值图像中引入欧几里德范数作为约束务件来完成跟踪模型的更新.实验结果表明,本文算法呈稳定跟踪状态,在连续100帧的跟踪过程中没有出现超过1个像素的位置差,跟踪速度差值也未超过0.12个像素,能够快速、精确分割和跟踪鱼类运动目标.     

结合颜色和结构信息的粒子滤波跟踪算法

单纯依靠颜色信息往往使得目标跟踪不稳定.为了在复杂背景和光照变化等干扰情况下,能够准确地跟踪到感兴趣的目标,本文提出了将颜色和结构信息相结合的方法.该方法在基于颜色直方图的粒子滤波跟踪框架中,利用目标的灰度图像建立结构模型,通过结构相似性质量因子衡量目标在两帧图像之间的相似性.实验表明,该算法在使用相同粒子数目的情况下较传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法鲁棒性更高,可以用于特定场合可疑目标的跟踪.