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基于颜色的快速人体跟踪及遮挡处理 总被引:3,自引:0,他引:3
为了对被跟踪到的运动员进行运动姿态以及运动参数的分析,给运动员的训练提供科学合理的参考,提高比赛成绩,研究了面向体育视频的运动目标跟踪技术,提出了一种基于Mean Shift的综合算法.首先,根据背景加权直方图选择跟踪目标与背景图像的差别最显著的部分作为跟踪特征,以减少背景信息对跟踪效果的影响;其次,针对Mean Shift算法需要对图像进行穷举匹配的问题,利用Kalman滤波对目标的状态进行有效预测,减少了匹配运算次数,改善了快速运动目标的跟踪效果,提高了跟踪算法的稳健性;最后运用基于核的Mean Shift算法对运动目标进行跟踪,同时进行目标模板的实时更新,实现了对体育视频中运动员的稳定实时的跟踪.该方法成功地解决了部分遮挡、背景混乱以及目标尺寸变化等问题. 相似文献
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针对单一的CamShift跟踪算法在目标发生遮挡时非常容易致使跟踪目标失败的问题,本文提出了一种基于CamShift和Kalman预测的跟踪算法。首先,采用帧间差分阈值法来快速、精确地检测和提取出运动目标;然后,通过在CamShift算法中使用运动目标的颜色特征,在图像序列中找到运动目标的所在位置和大小;最后,使用Kalman滤波预测目标的位置,进而有效地解决了背景中大面积相同颜色的干扰和目标部分被遮挡等问题。用无线遥控车完成了运动目标的跟踪实验,实验证明结合CamShift算法和Kalman预测滤波能实时、准确地跟踪目标。 相似文献
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针对目前人脸跟踪方法易受光照变化和背景相近色的干扰,跟踪效果有时不佳或失效的问题,提出引入LBP(Local binary pattern)局部纹理特征,采用LBP直方图和颜色直方图相融合作为人脸特征描述的粒子滤波人脸跟踪方法.该方法在全局颜色和局部LBP纹理两个层次和特征线索上对人脸进行描述.实验结果表明,该方法较单一特征跟踪方法更具鲁棒性.此外,由于人脸目标的运动通常为非匀速运动,为了提高粒子传播的有效性和指导性,本文对人脸跟踪状态方程进行了改进.实验证明,改进后的人脸跟踪算法在各种复杂背景、旋转遮挡和人脸目标非匀速运动的情况下均能取得较好的跟踪效果. 相似文献
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基于CamShift和Kalman滤波混合的视频手势跟踪算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于CamShift和Kalman滤波混合的跟踪算法,实现了对视频图像中动态手势的跟踪。在跟踪过程中,CamShift利用手势的颜色直方图模型,将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当前图像中手势的中心位置。在CamShift算法基础上利用Kalman滤波对搜索窗口进行运动预测。实验表明,该算法快速准确可靠,并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰问题,对复杂 相似文献
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基于模糊熵聚类和Kalman滤波的区域跟踪 总被引:3,自引:1,他引:3
目前,运动目标跟踪是计算机视觉领域中最活跃的研究课题之一。本研究提出了基于模糊熵聚类和Kalman滤波预测的区域跟踪方法,用Kalman滤波的预测值作为下一帧图像运动区域的聚类中心,从而减少了迭代次数,加强了跟踪的实时性。算法有效地利用了计算机视觉技术从图像序列中检测出运动区域,并获得了运动目标的轨迹,统计了运动目标的数目。 相似文献
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基于CamShift的目标跟踪算法 总被引:11,自引:4,他引:7
CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标. 相似文献
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针对视频序列中出现的遮挡等问题,提出了一种基于部件的对象跟踪方法。该方法将目标中的多个部件作为跟踪对象,采用基于核的灰度直方图来描述跟踪对象中的各个部件,通过卡尔曼滤波器预测部件的参数,继而利用直方图进行修正,以完成跟踪。实验证明,基于部件的跟踪方法不但能够有效地克服遮挡问题,而且能克服对象内部存在的相对运动以及非刚体变形等问题,具有良好的实时性和很好的跟踪效果。 相似文献
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实现了一种新颖人机接口方法。首先,利用Adaboost算法进行快速人脸检测和定位,然后通过Canny滤波获取精确的人脸区域建立肤色直方图模型。其次,使用Camshift算法计算人脸跟踪窗口的位置和大小。然后用二维Kalman滤波预测人脸的位置,增加跟踪速度。最后,人脸的三维自由度运动分别被用作控制电脑游戏角色的6种运动。通过实验,验证了此方法的实用性和有效性。 相似文献
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众多的目标跟踪算法中,Mean—Shift跟踪算法有良好的实时性,对遮挡、目标变形具有一定的适应性,是公认的效果比较好的跟踪方法。但它也存在不足,传统的Mean—Shift算法当背景的直方图分布和目标的直方图分布类似时,或者目标受到光照、阴影等影响,或有干扰物体靠近目标时,在跟踪时很容易发生目标丢失。鉴于此,提出最先使用Kalman滤波器对距离相对比较远的红外弱小目标的大致运动位置做出目标估计,接着使用Mean—Shift跟踪算法在先前目标估计出的区域内做目标的跟踪匹配,并保证精度。实验结果指出,文中提出的算法对于跟踪系统的观察噪声扰动具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对视频多目标跟踪中由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,提出一种基于卡尔曼滤波以及空间颜色直方图的遮挡预测跟踪算法。利用空间颜色直方图对目标进行建模,可以对不同目标进行区分进而在目标之间出现交错或目标漂移时仍能跟踪到目标。通过卡尔曼滤波算法可以 预测 目标的状态,对预测位置之间存在交错的目标进行遮挡标记,以便在下一帧中仍然可以跟踪到被遮挡的目标。采用2D MOT 2015数据集进行实验,跟踪的平均精度达到了34.1%。实验结果表明,所提方法对多目标跟踪的效果有所提高。 相似文献
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《Computer Vision and Image Understanding》2009,113(6):743-749
A framework for real-time tracking of complex non-rigid objects is presented. The object shape is approximated by an ellipse and its appearance by histogram based features derived from local image properties. An efficient search procedure is used to find the image region with a histogram most similar to the histogram of the tracked object. The procedure is a natural extension of the mean-shift procedure with Gaussian kernel which allows handling the scale and orientation changes of the object. The presented procedure is integrated into a set of Bayesian filtering schemes. We compare the regular and mixture Kalman filter and other sequential importance sampling (particle filtering) techniques. 相似文献
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Kazuyuki Morioka Joo-Ho Lee Yoichi Kuroda Hideki Hashimoto 《Artificial Life and Robotics》2007,11(2):204-210
The vision sensor network is expected to achieve a contact-free wide-area location system without any additional burden on
users in intelligent environments. In this article, a tracking algorithm for a location system in an intelligent environment
is described. A modified color tracker based on a Kalman filter and a mean shift procedure is proposed in order to improve
the robustness for occlusion and rapid movement. To handle the sudden change in object movement, we propose a hybrid tracking
algorithm, including an adaptive feedback loop, based on the statistics of color histogram models after the mean-shift process.
Experimental results showed that the proposed method achieves more robust tracking of multiple objects than the conventional
method. 相似文献