基于核主元投影的视觉跟踪算法

视觉跟踪优化问题,在应用领域得到广泛研究.为了适应视觉场景中目标表观的无规律变化,提出了一种核主元投影的视觉跟踪算法.在初始跟踪阶段,采用粒子滤波相关跟踪算法获取场景中目标的先验表观图像数据,根据目标表观图像颜色与梯度方向联合直方图定义核函数,计算核矩阵,利用核主元分析得到图像样本在核空间的投影矩阵,最后通过贝叶斯滤波获得目标状态的最佳估计,并进行对比实验.实验结果说明了改进算法在真实的视频监控场景且遮挡环境下具有鲁棒性,对目标尺度变化具有自适应性.     

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。     

自适应特征融合的多尺度相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关滤波框架得到2种特征下滤波响应值,并且进行归一化处理;然后按照响应值占比分配权重并线性加权融合,将得到融合后响应值用于确定目标位置;再引入尺度相关滤波器,用于估计目标尺度变化,增强尺度应变能力;最后通过设定的预定义阈值来判断位置和尺度滤波模型的更新,提高模型的更新质量.采用OTB Benchmark数据集进行实验,分别与基于相关滤波和基于上下文感知框架等11种目标跟踪算法进行对比,结果表明,该算法在精确度和成功率上均取得较为理想效果,其中精确度为82.5%,成功率为54.2%;而且在尺度变化、形变、快速运动、遮挡等复杂场景挑战下具有较好的鲁棒性.     

基于融合特征的多尺度快速相关滤波跟踪算法

针对复杂场景下目标遮挡和尺度变化所导致的跟踪效果不佳问题,提出一种基于融合特征的多尺度快速相关滤波跟踪算法。首先,对目标的3种特征降维融合构成特征矩阵;其次,采用主成分分析思想实时地提取显著特征,重构特征矩阵,在有效降维的同时训练位置相关滤波器;最后,利用融合特征矩阵训练尺度相关滤波器,从而准确预测目标位置和尺度。实验部分将改进算法与目前流行的相关滤波跟踪算法进行比较,结果表明,改进算法在目标遮挡和尺度变化场景下跟踪精度较高,平均跟踪速度达到52.5 frame/s。     

融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪算法因背景杂乱、遮挡、尺度变化、目标形变等情况易导致跟踪失败的问题,提出融入深度特征的多模板相关滤波跟踪算法.首先对图像或图像区域分别提取深度特征和Color Name特征,经过核相关滤波器学习得到不同的模板;然后采用核相关滤波跟踪算法获得2个特征下的响应集合,并对所得到的集合进行加权融合得到最终的目标位置;最后使用贝叶斯统计通过最大化后验的方式估计最佳目标尺度,同时更新核相关滤波器参数,以实现自适应尺度的目标跟踪.在OTB2013和OTB2015这2个基准数据库上进行实验,并与当前6种优秀的算法进行比较,结果表明该算法性能最优,在2个数据集上的成功率OP(AUE)较KCF算法分别提升10.7%和12.4%.     

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...     

运动状态与尺度估计的核相关目标跟踪方法

视觉跟踪在视频智能监控和机器人等领域有着广泛应用。基于相关滤波分类器,提出了具有运动状态估计和目标尺度估计的视觉目标跟踪方法。该方法将粒子滤波与核相关滤波方法相结合,首先估算运动目标的位置,然后执行尺度相关滤波器来估算目标的尺度,以使算法对尺度变化的运动目标具有更强的适应能力。该方法在传统的KCF跟踪算法的基础上引入了一种基于概率的运动状态估计方法,可以获得更加稳定的目标信息,并减少背景干扰信息的引入,从而在复杂场景下具有更强的抗干扰性。使用benchmark数据集对所提方法进行了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,结果验证了所提算法的高效性,且所提方法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性。     

改进的KCF算法在车辆跟踪中的应用

针对核相关滤波算法(KCF)在复杂道路场景下难以应对因车辆尺度变化,遮挡及旋转而不能继续跟踪的问题,提出了一种新的跟踪方法来更好地实现复杂道路场景下的车辆跟踪。该方法借鉴快速分类尺度空间跟踪器(fDDST),采用一维尺度相关滤波器进行尺度估计。同时融合Kalman滤波器形成预测-跟踪-校准的跟踪机制。该机制结合遮挡处理能够保证系统在目标被严重遮挡时跟踪的准确性。在模型更新方面,在目标被遮挡时,自适应的调节学习率参数,及时纠正模型偏移、特征丢失等问题。实验结果表明,在复杂道路场景下车辆旋转 、遮挡及尺度变化时,均能有效地跟踪目标车辆,且具有良好的鲁棒性。     

基于多子块联合估计的相关滤波跟踪

针对遮挡情况下相关滤波算法跟踪精度下降的问题,提出了一种基于多子块联合估计的核相关滤波跟踪方法。首先依据初始帧跟踪框的几何特征对目标自适应分块,并采用KCF方法对各子块独立跟踪得到联合置信图;然后以上帧目标的位置及尺度作为先验信息对搜索区域采样,同时将样本框中置信图的权值密度作为观测值,利用粒子滤波算法实现候选目标的最优估计;最后对置信度较低的子块反向投影至上帧图像进行遮挡检测,防止模板错误更新。定性和定量实验结果表明,该方法与原始KCF算法相比跟踪精度提升约10%,具有良好的抗遮挡性,并对目标尺度变化具有一定的估计能力。     

快速尺度估计的增强型多核相关滤波算法

针对核相关滤波（KCF）跟踪算法在复杂环境下其定位性能和稳定性差的问题,提出了一种快速尺度估计的增强型多核相关滤波跟踪算法。该算法针对核相关滤波算法无法适应跟踪过程中目标尺度变化,将快速判别式尺度估计移植至核相关滤波跟踪框架,解决了跟踪过程的目标尺度问题。对于单个特征的单核相关滤波器在复杂环境中跟踪适应性差的问题,提出了一种多特征互补的多核相关滤波器。该滤波器利用KCF多通道特性以及不同特征可以描述不同信息,采用多个相同内核的线性组合,每个内核对应一个特征,并结合快速尺度估计,在保证算法实时性的同时进一步提高跟踪性能。通过在OTB2013目标跟踪数据集上进行实验,该算法与近年来性能优异的算法进行对比,结果表明,与传统的使用HOG特征的KCF算法相比精度上提高了10.9%,成功率提高了16.2%;与使用CN特征的CN2算法相比,精度上提高了20.6%,成功率提高了19.6%。实验结果表明,所提算法在目标尺度变化以及复杂环境下的跟踪效果均优于其余相关滤波算法,证明了该算法的有效性以及鲁棒性。