一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法

针对Camshift算法无法处理相似背景颜色干扰、背景复杂和传统粒子滤波人脸跟踪算法中的粒子退化、计算量大等问题,提出了一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法.在粒子滤波框架下,将Camshift算法中的聚类方法引入人脸状态估计中,使每个粒子沿着梯度最大方向迭代至局部密度最大值区域,让所有粒子移动到与人脸颜色相似的区域.实验结果表明:该算法用较少的粒子实现了人脸曲线无规则运动的跟踪,在光照和遮挡问题上有较好的鲁棒性.该算法性能明显优于传统的粒子滤波人脸跟踪算法,用于实现人脸跟踪具有很好的实时性、鲁棒性和有效性.     

融合颜色和梯度方向直方图的粒子滤波跟踪算法

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法在复杂环境下会导致跟踪失败的问题,提出了一种融合颜色直方图和梯度方向直方图,形成一种新的综合直方图特征的粒子滤波跟踪算法.颜色直方图是对目标在彩色图像中的全局描述,而梯度方向直方图包含了一定的结构信息,两者可以互为补充.实验结果表明,采用综合直方图特征能够在背景颜色干扰导致目标颜色特征鉴别能力丧失的情况下,仍能稳定可靠地跟踪目标,提高了跟踪精度,具有较强的鲁棒性.     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

基于改进的粒子滤波的视觉跟踪算法

通过对基于粒子滤波算法的运动目标跟踪技术进行研究,并针对粒子滤波算法的退化现象做出了两方面的调整。第一,对粒子滤波的重采样阶段做出了改进,在粒子上添加一个微小的高斯干扰,使得重采样的粒子分布发生变化,同时使采样枯竭得到了抑制;第二,经过一段时间的跟踪后,将跟踪目标重新初始化,继续跟踪,使得跟踪结果更加完善。通过自适应调整跟踪目标的窗口,使其大小改变,背景中的颜色尽量没有与跟踪目标相同的颜色。实验结果表明。这种改进过的粒子滤波算法能够在复杂的情况下进行跟踪,并且跟踪性能优于Meanshift方法。     

核粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波的退化问题以及使用单一特征跟踪鲁棒性不高的缺点,提出了一种基于多特征融合的核粒子滤波目标跟踪方法.首先在核粒子滤波中提出新的权值更新方法,然后将颜色和纹理特征在核粒子滤波方法框架下进行融合实现鲁棒跟踪.对颜色和纹理特征的计算分别采用空间直方图和积分直方图的计算方法,这2种计算方法有效地克服了2种特征自身存在的缺点.该算法提高了采样效率,解决了粒子滤波的计算量大和粒子退化问题.最后应用本文算法在复杂背景和严重遮挡等情况下的目标序列上进行了测试,实验表明该算法不仅能准确地跟踪目标,而且能很好地处理目标遮挡等问题.     

基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪

针对视频中运动人体的跟踪,提出了一种基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪算法。该算法首先对所要跟踪的人体目标进行分块,并选择与周围环境颜色相似度最小的块模板作为跟踪区域;然后使用基于均值偏移的粒子滤波方法进行跟踪,并设计了自适应更新块模板尺度的方法;最后在粒子滤波的状态估计阶段后,加入自适应观测模型,根据块模板尺度的变化情况,自适应地选择高斯噪声方差和粒子数目。实验证明,在出现遮挡或人体运动方向改变的情况下,本文算法的跟踪效果比传统均值偏移粒子滤波更好。     

基于肤色模型与粒子滤波的人脸自动检测、跟踪算法

首先通过一种基于亮度聚类的肤色模型,检测人脸的初始位置;其次提出了一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法,用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在柱子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新来跟踪人脸位置.实验表明,该算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

融合模糊统计纹理特征的多线索粒子滤波跟踪

针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法。使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹理特征(FSTF)表达空间纹理信息,然后将其自适应地与区域颜色特征融合构建多线索的观测模型。在粒子滤波跟踪过程中,使用基于K-means的粒子权重聚类进行更为准确的后验分布估计。在重要性重采样阶段,保留高权重粒子的同时基于当前目标状态的先验分布产生新粒子,避免了粒子退化并保证了粒子的多样性。在标准测试集上的实验结果表明:相比其他基于粒子滤波框架的跟踪算法,本文方法能够得到更高的跟踪精度和成功率。与其他效果突出的流行跟踪算法相比,本文方法能在光照变化、目标形变和背景扰动场景下取得更好的跟踪效果。     

基于粒子滤波/Mean Shift的改进跟踪算法

针对单一特征所带来的跟踪不稳定问题,该文提出一种基于纹理特征粒子滤波/Mean Shift的改进目标跟踪算法。该算法中建立一种选择反馈机制,首先对目标同时进行基于纹理信息的粒子滤波和基于颜色信息的Mean Shift两种算法的跟踪,然后对两种算法的跟踪结果进行比较,选择结果较好的输出,并把结果反馈到粒子滤波与Mean Shift中作为下一帧处理的初始值。实验结果表明,该方法克服了单一特征所带来的跟踪不稳定问题且具有较强的鲁棒性。     

和声搜索粒子滤波视觉跟踪

为了降低粒子滤波精度对精确重要性采样函数的依赖性,提高粒子滤波的视觉跟踪效果,将和声搜索引入到粒子滤波框架中,提出了一种基于和声搜索的粒子滤波视觉跟踪算法.通过记忆考虑、基因变异、随机变异等和声搜索算子结合当前观测信息,改善了粒子滤波视觉跟踪算法的重要性采样函数,增强了重要性采样函数对系统状态转移模型的鲁棒性.同时,对和声搜索参数进行了优化,平衡了视觉跟踪实时性和精确性的要求,并对粒子的权重进行了补偿,使其符合粒子滤波的理论基础贝叶斯估计.实验结果表明:优化的和声搜索参数,比常见参数更适合和声搜索粒子滤波;与基于粒子滤波、和声搜索、Mean-Shift改进的粒子滤波、分布场、多示例学习等视觉跟踪算法相比,和声搜索粒子滤波视觉跟踪算法能够在光线变化、遮挡等复杂场景下获得了更精确的视觉跟踪效果.和声搜索粒子滤波算法较好地结合当前观测与历史信息,获得鲁棒的视觉跟踪性能.     

Robust visual tracking algorithm based on Monte Carlo approach with integrated attributes

To improve the reliability and accuracy of visual tracker,a robust visual tracking algorithm based on multi-cues fusion under Bayesian framework is proposed.The weighed color and texture cues of the object are applied to describe the moving object.An adjustable observation model is incorporated into particle filtering,which utilizes the properties of particle filter for coping with non-linear,non-Gaussian assumption and the ability to predict the position of the moving object in a cluttered environment and two complementary attributes are employed to estimate the matching similarity dynamically in term of the likelihood ratio factors;furthermore tunes the weight values according to the confidence map of the color and texture feature on-line adaptively to reconfigure the optimal observation likelihood model,which ensured attaining the maximum likelihood ratio in the tracking scenario even if in the situations where the object is occluded or illumination,pose and scale are time-variant.The experimental result shows that the algorithm can track a moving object accurately while the reliability of tracking in a challenging case is validated in the experimentation.     

基于改进粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统的粒子滤波采用系统转移概率作为建议分布,不能利用当前观测信息.提出了一种结合集合卡尔曼滤波的粒子滤波跟踪方法.对每个粒子产生一个采样子集,使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样.同时在跟踪过程中对于遮挡现象给出了判断和解决方法.实验结果证明该方法提高了粒子滤波估计的准确性,相对于传统粒子滤波和其他粒子滤波方法有更好的稳定性.     

改进的梯度与肤色融合均值移动粒子滤波人脸跟踪

针对单一肤色特征的跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出一种多特征融合的均值移动粒子滤波(MSPF)跟踪算法.该算法用肤色特征与梯度特征表示候选目标,通过粒子滤波与均值移动算法进行特征融合.实验结果表明,该算法能够较好地提高跟踪效率,并对光照、人脸遮挡和人脸旋转等有一定的适应性.     

一种改进的移动机器人视觉跟踪算法研究

运动物体的实时跟踪是移动机器人视觉的关键技术之一．为了实现对目标快速有效的跟踪,本文提出了一种改进的移动机器人视觉跟踪算法,该算法在mean shift算法的基础上,利用颜色特征作为视觉跟踪依据,并且引入Kalman滤波进行迭代窗口的预测．实验仿真结果表明,本文算法一定程度上消除了光照条件的影响,而且很好的解决了当目标被遮挡时发生目标跟踪偏差或丢失的问题,具有实用价值．     

基于模糊逻辑的多特征融合的粒子滤波跟踪算法

传统粒子滤波跟踪方法采用单一的特征信息,存在跟踪精度低、鲁棒性弱的缺点,为此本文提出了一种基于模糊逻辑的融合颜色和局部二值模式(LBP)的粒子滤波跟踪方法,提高了目标跟踪的精度。首先,提取出能够表征目标的局部二值模式和基于核函数的加权颜色直方图两种信息;然后,利用模糊逻辑的方法对两种特征进行有效的自适应融合。大量试验表明本文算法在复杂环境下能够进行有效的跟踪,具有较强的鲁棒性和准确性。     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

复杂环境下运动摄像机稳定跟踪运动目标算法

在复杂环境中,运动摄像机跟踪运动目标是一项相当困难的工作。在基于目标颜色特征的Mean Shift跟踪算法中,引入感兴趣区域（ROI,Region of Interest）,减少背景干扰及降低计算消耗。提出基于目标强度和目标面积的目标危机判别函数,对强干扰、遮挡情况进行识别;采用直方图维数和量化等级数自适应选取策略解决强干扰,采用子区域搜索选优策略解决目标遮挡和重新捕获的问题。为使被跟踪目标锁定在摄像机视野中央区域,采用基于速度调节的闭环控制模型,驱动PTZ摄像机,跟踪运动目标。实验结果表明,算法对背景干扰和遮挡具有较强的适应性,摄像机可以平滑稳健地跟踪快速运动目标,而且系统计算代价小,完全达到了实时的运行速度。