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针对繁杂环境下目标跟踪稳定性差且易受到遮挡发生漂移的问题,提出一种结合时空上下文信息的相关滤波目标跟踪方法.该算法首先从目标和背景区域提取方向梯度直方图特征和颜色直方图特征,加权融合两种特征的相关滤波响应,建立相关滤波跟踪模型;然后利用目标的背景梯度直方图特征,基于贝叶斯框架通过最大化似然函数得到时空上下文辅助模型;最后自适应融合两种模型响应,得到目标估计位置并采用尺度估计方法解决目标尺度变化问题.在OTB-2013公开标准测试集上与基于相关滤波的运动目标跟踪方法进行了实验对比.结果表明,该算法的平均距离精度值和平均重叠精度值都优于其他算法,能够有效缓解跟踪目标由于遮挡、尺度变化、光照等因素造成的跟踪漂移状况的发生. 相似文献
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针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显著性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。 相似文献
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为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法.针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力.实验结果表明了算法的有效性. 相似文献
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为了提高对机动目标跟踪的实时性,提出了一种将均值漂移嵌入高斯-厄米特粒子滤波器的目标跟踪算法.通过粒子滤波产生一组带权粒子,在高斯-厄米特预测的基础上利用基于颜色直方图分布的均值漂移算法对各粒子进行迭代优化,由于在提高粒子质量的同时有效降低了维持"多峰"假设所需的粒子数,从而保证了算法的精度和效率.实验结果表明文中算法在保持较高精度的同时,大大提高了跟踪的实时性. 相似文献
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针对互动投影系统对多目标跟踪在自适应和实时性方面的需求,提出了一种基于自适应混合粒子滤波和自适应数据关联的多目标跟踪方法.该方法采用基于背景差检测的混合粒子滤波并将跟踪置信度引入目标的状态量中,根据跟踪置信度大小自适应地加强或减弱关联强度进行数据关联;同时,根据数据关联结果分析目标出现、目标消失、目标衍生、目标相遇等复杂运动情况,对每个目标进行自适应混合粒子滤波跟踪.实验证明该方法提高多目标跟踪性能,能够较好满足互动投影的应用需求. 相似文献
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Mean Shift算法在目标实时跟踪领域取得了广泛的应用,但是对于速度过快或尺度变化大的目标跟踪存在较大的缺陷.提出了一种基于Mean Shift和Kalman预测带宽的自适应跟踪算法.该算法提出以Kalman预测目标在下帧中的中心位置作为Mean Shift迭代初始位置;同时引入图像信息量度量方法以适应目标的尺度变化.实验结果表明,改进的跟踪算法能很好地跟踪尺度变化的目标,跟踪效果很好. 相似文献
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针对经典Mean Shift算法不能有效追踪快速移动细胞的缺陷,提出了利用Mean Shift和卡尔曼滤波器相结合的方法快速移动细胞进行追踪。算法以卡尔曼滤波器预测出细胞的位置作为Mean Shift算法的初始位置,然后再利用Mean Shift算法追踪得到的细胞位置作为下一帧的卡尔曼滤波器的输入参数。实验结果表明,对于细胞图像的追踪,该方法较经典Mean Shift算法有着更高的准确率。 相似文献
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基于方向直方图的Mean shift目标跟踪新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Mean shift算法是一种非参数密度估计算法,可以实现快速的最优匹配。为了有效地将Mean shift算法应用到灰度图像中,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,提出了一种基于空间方向直方图的Mean shift跟踪新算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧目标的起始位置,再利用Mean shift算法得到跟踪位置。实验结果证明,该算法在目标运动较快,目标尺度变化的情况下仍能稳定、实时、高效地跟踪目标。 相似文献
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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
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为了实现对变尺度快速运动目标的良好跟踪,在对传统Mean Shift跟踪算法改进的基础上,提出了一种运动目标自适应跟踪算法。该算法首先采用目标区域的像素点空域加权后的彩色图像作为初始帧目标模板,目标的真实位置利用Mean Shift算法迭代求得,从而实现对快速运动目标的空间定位,然后将相邻帧的目标采用尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征匹配,根据目标的缩放因子实时更新下一帧的核带宽,修正算法跟踪窗口的尺寸,以适应目标尺度的变化,从而实现对快速运动目标的尺度定位。最后,通过实验表明,与传统的Mean Shift跟踪算法相比,该算法的跟踪准确率达到97%以上,能够实现对变尺度快速运动目标的精确跟踪。 相似文献
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基于多特征Mean Shift的人脸跟踪算法 总被引:3,自引:1,他引:2
该文把局部三值模式(Local Ternary Patterns, LTP)纹理特征引入Mean Shift跟踪算法,提出了基于多特征的Mean Shift人脸跟踪算法以解决Mean shift跟踪算法的鲁棒性问题。通过对LTP纹理特征的分析、研究,提出了一个LTP关键纹理模型,既增强了目标的关键纹理信息,又简化了LTP纹理模型。在此基础上,提出一种基于LTP关键纹理特征和肤色特征的Mean Shift人脸跟踪算法,有效地解决了Mean Shift算法的鲁棒性问题。为进一步提高对快速运动目标的跟踪速度和跟踪性能,该文引入了卡尔曼滤波器对目标进行预测。实验结果表明,该文的算法在目标定位的准确性和跟踪性能上比Mean Shift算法均有明显的提高。 相似文献
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If a somewhat fast moving object exists in a complicated tracking environment, snake’s nodes may fall into the inaccurate local minima. We propose a mean shift snake algorithm to solve this problem. However, if the object goes beyond the limits of mean shift snake module operation in suc- cessive sequences, mean shift snake’s nodes may also fall into the local minima in their moving to the new object position. This paper presents a motion compensation strategy by using particle filter; therefore a new Parti... 相似文献