共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
针对传统均值漂移算法利用固定核或对称核函数进行目标跟踪时出现目标跟踪丢失或跟踪失败的问题,提出了基于各向异性核函数的自适应带宽均值漂移目标跟踪算法,以提高目标跟踪的准确性、实时性.在符号距离核函数的基础上引入符号距离约束函数,构成各向异性核函数,满足目标外部的区域函数值为零,为目标跟踪提供准确的跟踪窗.依据基于各向异性核函数的均值漂移应用到目标跟踪中需满足跟踪窗内的样本点到中心点的向量权重之和为0的思想,计算各向异性核函数模板的均值漂移窗口中心.利用相似度阈值对前后两帧目标模板的变化情况进行限制,实现各向异性核函数模板的自适应更新及目标的准确实时跟踪.实验结果表明所提出算法的准确性和实时性较高. 相似文献
2.
3.
视觉运动目标跟踪在军事与民用领域都有广阔的应用前景,由于实际环境的复杂性与运动目标的易变性,视觉运动目标跟踪具有很大的挑战。采用基于颜色分布的核函数直方图,实现了基于均值漂移的跟踪算法,仿真实验表明了这种方法的有效性。 相似文献
4.
5.
采用粒子滤波算法解决运动目标跟踪中非线性非高斯问题。将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的采样阶段中,通过将每个粒子聚集到所在区域的局部极值,提高了采样粒子的使用效率。当发生目标遮挡时采用改进的粒子滤波算法,当无遮挡时采用均值漂移算法以提高速度。实验结果表明,该方法较传统单一算法具有较强的实时性和鲁棒性,能够有效实现在遮挡场景下的目标跟踪。 相似文献
6.
7.
8.
9.
利用均值漂移进行目标跟踪的算法,在被跟踪目标出现旋转、尺度变化、噪声干扰等情况下,无法得到准确的跟踪结果。文中提出了基于当前流行目标跟踪算法和局部特征相结合的算法,基于局部特征-形状上下文(Shape Context)特征的Mean Shift目标跟踪算法。该算法首先提取目标的轮廓信息和特征,根据采样点之间位置和距离关系建立Shape Context直方图,最后所有点的Shape Context直方图构成了图像的Shape Context特征,最后根据Mean Shift算法进行跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪目标出现尺度变化、旋转、噪声干扰和遮挡等情况下能够准确地跟踪物体,鲁棒性好。 相似文献
10.
基于均值漂移和粒子滤波的红外目标跟踪 总被引:5,自引:1,他引:4
为了提高红外目标跟踪的准确性和稳健性,提出了基于均值漂移(mean shift)和粒子滤波(PF)相结合的红外目标跟踪方法.在PF理论框架下,使用均值漂移为一种迭代模式寻找过程,对随机粒子样本进行重新分配,使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动,在均值漂移迭代过程中对样本权值进行更新.红外目标的状态后验概率分布用重新分配的加权随机样本集表示,对随机样本集使用PF算法实现红外目标运动的跟踪.实验结果表明,和一般PF和均值漂移相比,本文方法具有优越性和更强的稳健性. 相似文献
11.
为了解决均值迁移目标跟踪算法中跟踪窗口对局部概率密度模式敏感的问题,该文提出一种基于全局概率密度搜索的目标跟踪策略。根据目标尺度设定一组从大到小排列的带宽序列,并依次根据每个带宽进行均值迁移迭代收敛,利用大带宽的平滑作用避开局部概率模式的干扰;依靠小带宽进行精确定位,最终收敛到真实目标区域。为了提高均值迁移的收敛速度,引入了Over-Relaxed优化策略加速迭代过程。在边界优化算法的收敛条件约束下,根据采用Over-Relaxed策略前后相关系数的变化,自适应地调整学习率。实验结果表明全局概率密度搜索能够有效地跟踪快速运动的目标,并且当目标短暂丢失时也有一定的恢复能力;Over-Relaxed策略也能显著的提高收敛步长,减少迭代次数。 相似文献
12.
13.
14.
15.
16.
一种基于均值移位的红外目标跟踪新方法 总被引:13,自引:0,他引:13
均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法.在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法.但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健.为了克服这个缺点,提出了构造级联灰度空间的红外目标跟踪新方案.同时,对于不同的红外图像序列使用不同的方法产生级联灰度空间.实验结果表明该方法对于红外小目标以及强杂波背景目标的跟踪是有效和稳健的. 相似文献
17.
对传统的Mean Shift算法进行了改进.加入了前期预处理.包括特征选择与分类.提高了复杂场景中目标的鲁棒性.传统的Mean Shift算法固定的使用一个或两个特征(比如颜色)对目标进行跟踪.当跟踪场景发生变化.容易跟踪失败.我们通过选择目标与背景区别度最大的特征同时定义显著特征与非显着特征,实现了对复杂变化场景中目标更为鲁棒的跟踪.通过对多组数据进行实验.证实了该算法的可靠性. 相似文献
18.
19.
针对传统均值漂移算法中仅仅利用目标的颜色信息而导致目标模型分辨能力不高的问题,提出了一种基于扩展空间直方图的红外目标均值漂移跟踪方法.首先对空间直方图进行扩展,构建了一种结合目标颜色分布和空间约束关系的联合空间颜色模型,有效提高了目标模型的分辨能力.通过给定目标空间位置和颜色联合概率密度函数,定义目标区域与候选区域概率密度的相似性度量,进而实现了红外目标的准确定位.实验结果表明该算法简单有效,能准确跟踪前视红外目标. 相似文献