核相关滤波跟踪算法的尺度自适应改进

针对基于检测的核相关滤波跟踪（CSK）算法难以适应目标尺度变化的问题,提出多尺度核相关滤波分类器以实现尺度自适应目标跟踪。首先,采用多尺度图像构建样本集,训练多尺度核相关滤波分类器,通过分类器对目标的尺度估计实现目标的最佳尺度检测;然后,在最佳尺度下采集样本在线学习更新分类器,实现尺度自适应的目标跟踪。对比实验与分析表明,本文算法在目标跟踪过程中能够正确适应目标的尺度变化,相比CSK算法,偏心距误差减少至其1/5~1/3,能满足复杂场景长时间跟踪的需求。     

利用快速傅里叶变换的目标尺度自适应回归跟踪

目的 视频跟踪中,跟踪背景复杂及目标表观变化是导致跟踪失败的主要原因.回归跟踪算法利用目标的表观信息建立回归模型进行跟踪,然而该算法的跟踪效率较低;基于循环结构的检测跟踪方法能有效利用循环结构提高跟踪效率,但该算法不能跟踪尺度变化的目标.为解决上述问题,本文提出一种基于快速傅里叶变换的尺度自适应回归跟踪算法,方法 首先利用快速傅里叶变换建立目标的核岭回归模型并搜索得到目标的中心位置,然后计算候选目标区域像素点的权重分布图,从而估计出目标的最佳尺度.结果 进行6组实验,与当前常见算法(CBWH、IVT、DFT、DSST、增量试探法)相比,本文算法不仅能较好地适应背景、目标尺度及姿态的变化,而且平均每帧运行时间短(毫秒级).结论 本文提出一种基于快速傅里叶变换的尺度自适应回归跟踪算法,算法对背景、尺度及姿态变化的目标跟踪具有较强的鲁棒性和很好的跟踪效率.     

抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位...     

基于核共生矩阵的均值移动跟踪算法

以核颜色直方图为跟踪特征的均值移动算法易受环境光照、视角和摄像机参数等因素的影响。根据灰度共生矩阵的思想构造了核共生矩阵来描述目标模型和候选目标,并在此基础上提出了一种基于核共生矩阵的均值移动跟踪算法。在算法的实现过程中做了一些改进工作：构造核共生矩阵时对相反方向上的像素加以区分,从而更好地刻画目标的不对称特性;将目标模型和候选目标的核共生矩阵规整到同一常数以提高计算精度;对各像素权值的计算公式进行修正以提高算法速度。光照较暗,照度变化和存在部分遮挡等条件下的真实场景实验结果表明,该算法在这些情况下仍能有效地跟踪目标。     

Mean Shift目标跟踪核函数宽度的自适应调整

Mean Shift算法无需穷尽搜索就可快速定位目标,因此被广泛应用于实时性要求较高的目标跟踪领域中。但传统Mean Shift算法的核函数宽度,也即跟踪窗口是固定的,不能适应目标大小变化,定位精度低。针对该问题,提出一种目标尺度度量方法,并应用于Mean Shift算法中,实现核函数宽度随着目标大小变化而自适应调整,实验仿真结果表明改进后的算法能很好地跟踪目标大小的变化,跟踪效果很好。     

关于求鳞状循环因子矩阵m次根的一种快速算法

利用快速傅里叶变换给出求鳞状循环因子矩阵m次根一种快速算法,同时证明了n阶鳞状循环因子矩阵的m次根中仍为鳞状循环因子矩阵的个数为m^n。该算法已编成M文件在Matlab 7.0上运行通过,验证了该算法是稳定有效的。     

基于车载视频监控的乘客检测及跟踪算法

针对公交车上乘客相互遮挡及光照变化明显的问题,提出一种基于头肩部边缘特征和局部不变特征的人体检测及跟踪算法。首先对待检测图像进行自适应阈值背景差分,实现乘客目标分割;然后用样本的梯度方向直方图(HOG)特征训练支持向量机(SVM)基础分类器,结合自适应增强(AdaBoost)算法提炼出最终的强分类器,对前景图像进行扫描实现乘客目标检测;最后提取目标区域和当前搜索区域的快速鲁棒性特征(SURF),通过特征点匹配实现乘客目标跟踪。实验表明,在乘客相互遮挡及光照变化明显的情况下,该算法仍具有高于80%的检测率和跟踪率,且满足系统实时性的要求,可用于客流计数。     

一种基于核相关滤波的视觉跟踪算法

视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著。但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标。文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型。实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度。通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性。     

基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法

为了解决KCF目标跟踪中由于目标遮挡和目标尺度的变化造成跟踪目标丢失的问题,对核相关滤波器(KCF)目标跟踪的框架进行了研究,提出了一种基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法,引入了一种目标跟踪丢失后重新搜索定位目标的策略。利用尺度金字塔估计出目标的尺度,实现跟踪框自适应目标尺度大小,通过核相关滤波器(KCF)跟踪算法对目标进行跟踪。跟踪过程中对目标遮挡情况进行判断,当目标遮挡时,对当前帧跟踪框内的目标提取SIFT特征,生成模板特征。提取下一帧视频图像的SIFT特征并与模板特征进行匹配,框出与模板特征相匹配的目标,对目标继续进行跟踪。通过TB数据库标准视频序列和实际环境拍摄的视频序列进行测试。实验结果表明,跟踪框能适应目标的大小,在目标发生遮挡的情况下,能够重新找到目标并进行准确跟踪。     

无人机场景下尺度自适应的车辆跟踪算法

为解决传统相关滤波算法对无人机(UAV)拍摄视频中的车辆进行跟踪时,因目标车辆尺度变化而产生模型漂移的问题,提出了一种改进的尺度自适应的车辆跟踪算法.该算法基于核相关滤波,通过构建区分尺度的空间跟踪器,即利用两个滤波器分别对目标车辆的位置进行定位,对目标车辆的尺度进行估计,以此来快速确定目标相关信息,实现对目标车辆尺度的自适应.此外为解决目标车辆因快速形变而导致跟踪效果不佳的问题,还加入了对形变不太敏感的颜色特征,增加滤波器的鲁棒性,采用统计颜色特征方法,不受模板类特征限制.该改进算法在经过OTB和UAV数据集中28段车辆相关的视频序列测试后,平均距离精度为80.8％,平均成功率为82.7％,FPS达到了58.24.实验表明该算法可以提高在无人机场景下对车辆的检测跟踪效果,能够有效解决目标车辆因尺度变化和快速形变产生的问题,相比于其他核相关滤波算法有着更优秀的跟踪精度和实时性.     

分块K—循环Toeplitz矩阵求逆的快速付氏变换算法

本文讨论了分块K－循环Toeplitz系统,导出分块K－循环Toeplitz矩阵求逆的一种快速付氏变换算法,其算法复杂性为O（mnlog2mn）。     

Circulant dissimilarity-based shape registration for object segmentation

ABSTRACT

A shape prior-based object segmentation is developed in this paper by using a shape transformation distance to constrain object contour evolution. In the proposed algorithm, the transformation distance measures the dissimilarity between two unaligned shapes by cyclic shift, which is called ‘circulant dissimilarity’. This dissimilarity with respect to transformation of the object shape is represented by circular convolution, which could be efficiently computed by using fast Fourier transform. Given a set of training shapes, the kernel density estimation is adopted to model shape prior. By integrating low-level image feature, high-level shape prior and transformation distance, a variational segmentation model is proposed to solve the transformation invariance of shape prior. Numerical experiments demonstrate that circulant dissimilarity-based shape registration outperforms the iterative optimization on explicit pose parameters, and show promising results and highlight the potential of the method for object registration and segmentation.     

锥套跟踪的自适应核窗口Meanshift算法

为提高软管式自主空中加油视觉导航的实时性,提出了一种基于Meanshift算法改进算法——自适应核窗口跟踪算法,用于锥套目标的跟踪,可大幅度提升算法的实时性。以加油锥套内部的黑色圆形区域为最终的跟踪目标,检测算法主要提供初始锥套的相对位置,检测准确可靠;然后将锥套的位置信息作为自适应核窗口跟踪算法的输入以更新跟踪目标,实现锥套图像目标的跟踪,处理速度快,精度满足要求。最终实验结果分别从有效性、快速性以及准确性对检测和跟踪方法进行了分析对比,在基本上不影响精度的情况下,跟踪处理时间比检测时间降低了30%左右,效果显著。提出的自适应核窗口跟踪算法快速有效,精度与全局检测精度相差无几,处理速度提升了30%,可靠性在95%以上。     

Real-time visual tracking using complementary kernel support correlation filters

Despite demonstrated success of SVM based trackers,their performance remains a boosting room if carefully considering the following factors:first,the tradeoff between sampling and budgeting samples affects tracking accuracy and efficiency much;second,how to effectively fuse different types of features to learn a robust target representation plays a key role in tracking accuracy.In this paper,we propose a novel SVM based tracking method that handles the first factor with the help of the circulant structures of the samples and the second one by a multi-kernel learning mechanism.Specifically,we formulate an SVM classification model for visual tracking that incorporates two types of kernels whose matrices are circulant,fully taking advantage of the complementary traits of the color and HOG features to learn a robust target representation.Moreover,it is fortunate that the SVM model has a closed-form solution in terms of both the classifier weights and the kernel weights,and both can be efficiently computed via fast Fourier transforms(FFTs).Extensive evaluations on OTB100 and VOT2016 visual tracking benchmarks demonstrate that the proposed method achieves a favorable performance against various state-of-the-art trackers with a speed of 50 fps on a single CPU.     

改进的核相关滤波跟踪算法

主要针对核相关滤波（KCF）跟踪算法无法解决目标跟踪中尺度变化及目标丢失问题,提出了一种改进的核相关滤波目标跟踪算法。在训练位移滤波器的基础上增加了一个尺度滤波器来改进目标尺度变化问题。为解决目标丢失问题,结合了遮挡处理机制,当判断目标受到遮挡面积较小时使用支持向量机（SVM）对样本进行在线训练,当目标遮挡时使用再检测分类器进行检测。实验结果表明,该方法与其他优秀跟踪算法比较跟踪精度有明显提升。     

联合判别式核相关滤波视觉跟随算法

目标跟踪算法是计算机视觉领域的热门技术之一,拥有广阔的发展前景。核相关滤波视觉跟踪算法由于循环矩阵构造正负训练样本,避免求逆的大量运算,显著提高计算速度而受到广泛关注。但是,核相关滤波算法存在一定局限性,无法应对现实环境存在的遮挡、目标尺度变化、背景模糊等复杂多变的干扰因素。因此提出一种改进型核相关滤波算法。该算法不仅融合多种颜色特征提高图像处理的准确度,而且通过构建自适应尺度变化策略来应对目标尺度变化的挑战。为了进一步区分目标和背景信息,提出联合判别式背景感知与干扰判别的策略,以充分利用目标上下文信息。相比于传统核相关滤波算法,改进算法的精度更高,鲁棒性更强。通过在视频数据集OTB-50上的实验可得,改进后的核相关滤波算法性能获得较大提升。     

核函数带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法

为了实现Mean-Shift跟踪算法中的核函数带宽自适应更新,提出基于比较Bhattacharyya系数的新方法。首先用模板中心加权与目标边缘加权的直方图计算巴氏系数,跟踪时用候选目标边缘加权直方图与模板中心加权直方图计算新的巴氏系数,根据两个系数的大小对核带宽进行10%的缩放。实验表明,该方法有效克服了带宽只能缩小的问题,实现了跟踪窗对目标缩放的自适应性。     

基于LCT+的自适应抗遮挡目标跟踪算法

在目标跟踪过程中,目标遮挡往往会造成跟踪器的性能下降,从而导致目标丢失。针对这一问题,提出一种基于LCT+核相关滤波的自适应抗遮挡目标跟踪算法。该算法在LCT+核相关滤波算法的基础上进行改进,利用双跟踪器自适应对目标进行跟踪,即根据两个跟踪器的输出响应值大小选择最优跟踪器跟踪目标;利用支持向量机自适应重新检测目标,即根据目标丢失帧的数量自适应调整检测框范围的大小;最后采用颜色直方图匹配的方法进一步验证预测的目标。相比原算法,所提算法采取双跟踪器自适应跟踪机制和支持向量机自适应重检测机制,有效避免了目标跟丢。在OTB50和OTB100两个大型基准数据集上对算法进行验证,结果表明该算法在距离精度和成功率的评估指标上都优于一些主流算法,并且在抗遮挡方面具有较高的精度和较强的鲁棒性。