基于改进的均值漂移算法的目标跟踪

提出了一种基于目标颜色特征的改进的均值漂移算法，对符合颜色模板的目标点不论其在直方图中的概率大小，都赋予相同的最大权值，使目标最大限度地成为密度极值区，以克服干扰影响，并提出了一种分块检测遮挡算法，遮挡期间不更新颜色模板，以保证遮挡后恢复准确的跟踪。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

抗遮挡的自适应运动目标跟踪方法

针对复杂场景中的目标遮挡问题,提出一种基于均值漂移(Mean shift)和轨迹校正的自适应目标跟踪方法.由于Mean shift迭代易陷入局部最优点,这里引入Kalman滤波器以预测和校正目标运动轨迹,并根据迭代轨迹误差校正协方差,使得跟踪器在多峰值非高斯分布的复杂环境下也能收敛到全局最优点.基于Bhattacharrya系数计算色彩x、y方向分量相似度,并根据邻帧分量相似度偏差自适应调整相似度融合权值.综合当前帧和前面帧作用更新目标运动状态、特征和尺度模型.实验结果表明提出的方法对于静态场景遮挡和目标间互遮挡、部分和全部遮挡下的目标跟踪均具有鲁棒的跟踪性能.     

基于镜像MeanShift的遮挡目标跟踪算法

针对当目标跟踪过程中目标被全遮挡时易导致目标跟踪不精确、甚至丢失目标的问题,提出一种基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法.当前后帧Bhattacharyya系数匹配度大于等于80%时,表示目标没有被遮挡,采用颜色特征和轮廓特征定位目标,利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度小于80%时,表示目标进入遮挡区域,则利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度再次大于等于80%时,表示目标离开遮挡区域,则转换为Mean Shift跟踪.实验结果表明:所提算法与子区域分类器的在线Boosting算法和多视角多目标协同追踪算法相比,在目标全遮挡的情况下能更好地跟踪目标,提高了跟踪精度和鲁棒性,且满足实时性要求.     

基于改进颜色直方图映射的目标跟踪算法

关于视觉跟踪技术问题与电目标背景颜色相关,针对于运动目标易受到背景颜色的干扰,提出了一种基于改进直方图映射的目标跟踪算法,为了抑止模型中混有背景颜色的干扰,并能准确定位目标.依据初始的目标模型(前景),以及跟踪过程中搜索范围(背景)的颜色直方图按照一定的比例关系建立起目标概率灰度值索引表,将索引表映射到跟踪搜索窗口中,采用meanshift算法在生成的灰度图中快速定位目标位置.实验结果表明,改进的颜色直方图映射算法能够从根本上抑止模型的背景干扰,并且meanshift均值漂移算法能够准确的定位目标.     

遮挡情况下的多目标跟踪算法*

在视频监控系统中,由于背景的复杂变化,运动目标经常会出现部分或全部被遮挡的情况。为了在遮挡条件下进行多目标跟踪,针对运动目标发生遮挡情况下的Mean Shift跟踪问题进行了研究,提出一种新的抗遮挡算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧Mean Shift算法的起始位置,再利用Mean Shift算法得到目标跟踪位置,通过目标遮挡判定机制和目标搜索机制来解决遮挡问题。实验表明,该算法较好地解决了运动目标的遮挡问题。     

一种抗遮挡的多运动目标跟踪改进算法

由于传统空间欧氏距离最短法难以解决遮挡问题,提出一种固定场景下抗遮挡的对多个运动目标进行实时检测和跟踪的算法.在分析传统帧差算法的优缺点的基础上对其进行了改进,引入空间滤波和区域填充.介绍了传统空间欧氏距离最短法,分析了它的缺点.用带状态参量的空间欧氏距离最短法对每个视频运动目标质心进行关联,监测每个视频运动对象的运动状态、运动轨迹.通过实验证明,该方法在改进传统欧式距离最短法的基础上,能实时有效得跟踪运动目标.     

一种稳健的移动机器人目标跟踪算法

为了有效地实现复杂环境下机器人运动目标跟踪,提出了一种结合卡尔曼滤波和均值漂移的目标跟踪算法.该算法首先通过帧间差法在复杂背景中获取目标模型,以机器人自身一个周期的运动作为卡尔曼滤波器的输入量,以卡尔曼滤波器的估计值作为均值漂移算法的启动点,再利用均值漂移算法得到最终目标位置,最后通过目标遮挡判定来解决遮挡问题.实验表...     

基于均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法

均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,在目标受到干扰时容易跟踪失败,而Kalman滤波能够较为准确地预测目标的速度和位置。因此,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法,使用Kalman滤波对目标运动速度和空间位置进行预测。根据干扰的不同情况,使用不同的比例因子将两算法的跟踪结果线性加权得到目标的最终位置。实验结果表明该算法是可行有效的。     

改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种改进的粒子滤波算法,在遮挡情况下,能鲁棒地跟踪运动目标.该方法是把改进的颜色直方图结合到粒子滤波的观测模型中,并提出了一种判断目标遮挡的分块检测遮挡的方法.首先对传统的以核函数赋权值的方法进行改进,把目标中心附近的像素都赋予最大的权值,目标的边缘由于遮挡等原因采用指数分布赋权值;在遮挡检测时,提出了把跟踪窗分为左右两个子部分,分别计算相似性度量的方法,提高了遮挡检测的实时性和准确性;同时,该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性.实验结果表明,与基本的粒子滤波算法相比,提出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题.     

基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合.在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复.提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新.实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

联合多特征的自动CamShift跟踪算法

针对CamShift跟踪算法仅采用颜色作特征,易发生跟踪错误等问题,提出了一种基于特征融合的算法。采用改进的背景差分法自动检测目标,目标模型联合了颜色和梯度方向特征,并对特征的可信度进行加权处理,有效解决了CamShift算法在有颜色相近的干扰目标存在情况下跟踪可能失效的问题。实验表明,该算法提高了跟踪的准确性和稳健性。     

多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪

经典Mean Shift跟踪算法使用单一颜色直方图跟踪目标,导致其对目标外观的变化鲁棒性较差。为了解决该问题,提出一种多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪算法。该算法利用多个视图的颜色核函数直方图的加权组合作为目标模型进行Mean Shift跟踪;为了适应目标外观的变化,利用目标区域对每一颜色直方图的概率图均值和方差的比值评价每一颜色直方图的可靠性,并自适应地计算其组合权值。实验结果表明,与现有Mean Shift跟踪算法相比,提出的跟踪算法对目标的外观变化具有更强的鲁棒性。     

基于改进Mean Shift和SURF的目标跟踪

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。     

混合目标模型的Mean Shift跟踪算法

但固定目标模型的Mean Shift算法采用直方图进行匹配,而直方图是一种比较弱的目标特征,当背景和目标的颜色分布较相似时其跟踪效果欠佳。针对这一缺点,提出了一种采用混合目标模型的Mean Shift算法。该算法在匹配过程中使用的目标模型包含了初始帧和前一帧的信息,克服了固定目标模型难以对与背景相似目标以及旋转目标进行准确描述的缺点,获得了较好的跟踪效果。     

基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法

针对传统的Mean Shift算法在目标快速运动且背景区域变化较大时,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法。该算法引入混合直方图并对直方图重新量化,再通过减少背景像素在概率密度函数(PDF)中的权重来对背景进行优化,从而降低背景区域对跟踪的影响。实验结果表明,当目标快速运动,且背景区域变化较大时,该算法仍然能够实现对运动目标的准确跟踪。     

一种基于角点的Mean Shift目标跟踪算法*

为了提高经典的Mean Shift算法在复杂场景中的跟踪性能,提出了一种基于角点的目标表示方法。首先,利用Harris角点检测算法提取表示目标主要特征的角点;其次,基于提取的角点,建立目标模型,将其嵌入Mean Shift算法进行跟踪。该方法仅用少量的关键点表示目标,能够自动去除目标和背景中的次要特征,有效地抑制背景成分对目标定位的影响,从而改进Mean Shift目标跟踪算法的性能。通过测试两个复杂环境下的视频,实验结果表明,相对于传统的目标跟踪算法,提出的方法取得了更好的性能。     

一种快速多人脸跟踪算法

提出一个基于Mean Shift的实时多人脸跟踪算法。通过引入自适应目标跟踪窗口,改进了Mean Shift算法的目标连续跟踪性能;提出序贯跟踪法解决多人脸跟踪过程中目标发生粘连重叠的问题;引入多辅助信息解决了相邻两帧中人脸的对应问题。为进一步提高整个算法的跟踪速度和鲁棒性,引入卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明该算法具有很好的实时性和跟踪效果。     

一种基于空间直方图的Mean-Shift跟踪算法*

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。