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仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。 相似文献
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为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的实时性与鲁棒性,提出了一种基于多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法。该算法利用颜色和结构特征表示目标,将两者融合于粒子滤波的框架中,利用融合后的信息计算粒子的权值,以降低算法受目标形变及复杂环境的影响。同时,根据跟踪预测的准确程度动态计算跟踪所需的粒子数目,对采样粒子集进行自适应调整,以提高粒子质量,降低粒子数量,减少算法运算时间。实验结果表明,所提算法对于每帧图像的平均计算时间相对于传统混合跟踪算法缩短了将近一半,而且算法的鲁棒性较强。 相似文献
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针对传统的多特征融合粒子滤波跟踪算法计算量大、不利于实时性、人群拥挤遮挡时容易出现跟踪匹配错误等情况,提出了基于方向矢量的多特征融合粒子滤波跟踪算法.该算法首先将人体颜色特征与轮廓特征进行乘性融合和加性融合后相加并加上两者的不确定性的乘积,以便能够根据两种特征的实际贡献率来调节各自在跟踪过程中所占的权重比例,从而提高了跟踪的准确性;其次结合方向矢量,根据先前的跟踪信息来预测运动物体可能运动的范围从而减少了粒子迭代计算量;最后通过动态调节窗口将合并的人体进行分离处理.实验证明,本方法能够在复杂情况下对人体进行实时准确的跟踪. 相似文献
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利用单一特征在复杂环境下进行目标跟踪容易导致跟踪失败。针对该问题,提出基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波的总体框架下,通过嵌入均值漂移聚类算法产生更逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和结构特征作为观测模型来表示目标,利用融合后的信息计算粒子的权值,并在跟踪过程中不断更新,以减小跟踪偏差。实验结果表明,与基于颜色与结构的跟踪算法相比,该算法在使用相同粒子数目时鲁棒性更高,而且粒子的平均权重得到了提高,重采样次数明显减少,即使在粒子数目较少的情况下也能实现稳定跟踪。 相似文献
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基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度. 相似文献
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《计算机测量与控制》2014,(4)
针对复杂背景下,尤其是当光照条件发生变化以及目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法;该算法将RGB颜色直方图和LBP纹理直方图融合起来建立目标参考模型,并且引入Sigmoid函数动态调整两类子特征粒子的权重;仿真结果表明,该算法能在复杂背景下自适应调整两种子特征权重,以克服其中一种特征失效导致的跟踪失败,而且有效地避免了使用单一特征建模的缺点,能够实现更加准确的跟踪。 相似文献
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提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。 相似文献
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针对在复杂环境下多特征融合的粒子滤波算法跟踪精确度低的问题,提出一种改进的多特征融合算法;该算法采用二阶中心差分卡尔曼滤波方法来实现建议分布函数的优化,在重要性采样中融入最新的测量信息,提高了粒子的使用效率,并引入动态模板更新机制对目标模板实时更新;在多特征融合策略上利用基于粒子滤波框架下的EM算法适用于不同数量样本集的特点求解状态估计,不仅避免因计算特征权重产生误差,而且提高了算法的实时性;滤波器仿真实验结果表明,在一维非线性模型下对比其它改进粒子滤波算法,本文提出的方法性能最优;在基于视频序列的目标跟踪实验中,通过比较本文算法在不同特征、不同采样粒子数量条件下的性能对比验证本文算法的有效性;最后通过一系列不同环境下的跟踪实验证明,本文算法对复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和鲁棒性。 相似文献
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针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。 相似文献
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针对特定行人目标跟踪,提出了一种融合粒子滤波的多特征特定行人检测追踪方法。该方法借鉴空间金字塔匹配模型将行人在空间上进行划分,然后融合颜色特征和局部三值模式(LTP)纹理特征,提取目标行人各子区域信息,最后结合粒子滤波来综合判断目标行人的位置。实验结果显示,本文方法能够有效区分目标与背景,同时在目标行人被遮挡的情况下,算法能够有效跟踪。
相似文献
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摘要:针对传统核相关滤波(KCF)在跟踪彩色视频序列不能有效利用颜色特征,并且处理目标遮挡和形变能力低等问题,提出一种响应置信度的多特征融合核相关滤波跟踪算法。该算法首先提取目标图像的方向直方图特征和颜色直方图特征,通过计算高响应值点在响应图上层的占比,来判断目标的跟踪情况,进而调整学习率的大小;然后用两种特征的平均峰相关能量(APCE)和最大响应峰值的乘积来加权融合目标位置。实验对比表明,提出的跟踪算法在精度和成功率上相对于KCF算法分别提升了12.8%和22.6%, 在目标发生遮挡、快速移动、旋转等复杂情况下仍然具有较强的鲁棒性。 相似文献