基于Mean Shift的变尺度快速运动目标自适应跟踪算法

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。     

基于在线支持向量机的Mean Shift彩色图像跟踪

为了解决传统Mean Shift跟踪方法中目标模板只能从单一图像建立,且很难更新问题,提出了一种新的Mean Shift彩色图像跟踪方法。将RGB颜色空间投影到HSV颜色空间,建立了基于HSV颜色空间的统一直方图核函数模型。为了实现模板在线更新,引入在线支持向量机,推理了基于HSV空间的在线支持向量机的Mean Shift跟踪算法,从而适应目标因尺寸、姿态及光照造成的模型变化。为了验证算法的有效性,对两组国际通用的CAVIAR彩色图像序列进行了跟踪测试。实验结果表明,提出的改进算法在目标姿态、光照或背景发生较大变化时,能有效跟踪目标。当图像分辨率为384×288(目标尺寸约为20×80)时,最快处理速度达40f/s,且跟踪精度比传统Mean Shift提高32.1%。     

一种特征融合的带宽自适应Mean Shift跟踪算法

传统Mean Shift跟踪算法在目标颜色特征和背景颜色特征相近、尺度变化等情景下效果不理想。提出了一种特征融合且核函数带宽自适应的改进跟踪算法,针对颜色直方图容易受背景区域影响,融合了边缘直方图,并对核函数带宽进行自适应更新。另外,对目标模型的更新进行了相关探索并给出比较结果。结果表明,该算法可以对目标实现更稳定的跟踪,对目标颜色和背景颜色相近、尺度变化等场景具有很好的适应性。     

Improved Target Tracking Method Based on Fearture Fusion and Automatic Bandwidth Selection Mean Shift Algorithm

传统Mean Shift跟踪算法在目标颜色特征和背景颜色特征相近、尺度变化等情景下效果不理想.提出了一种特征融合且核函数带宽自适应的改进跟踪算法,针对颜色直方图容易受背景区域影响,融合了边缘直方图,并对核函数带宽进行自适应更新.另外,对目标模型的更新进行了相关探索并给出比较结果.结果表明,该算法可以对目标实现更稳定的跟踪,对目标颜色和背景颜色相近、尺度变化等场景具有很好的适应性.     

一种基于多特征模型的Mean Shift跟踪算法

计算机视觉领域中,目标跟踪技术有着广泛的实用价值。在复杂背景下要准确和稳定地实现目标跟踪,势必需要多信息融合技术。文章针对传统的基于颜色概率模型的Mean Shift算法忽略了目标空间信息这一不足,提出了联合特征的Mean Shift算法。文中将跟踪窗内子图像进行多级小波分解,用多级小波子带系数的统计特性构成纹理特征向量,再加权融合颜色概率直方图特征向量作为最终匹配特征向量。实验结果表明,在复杂背景下,该方法比传统基于颜色概率直方图模型的Mean Shift算法在准确性和鲁棒性上均有所提高。     

一种解决遮挡问题的跟踪方法

针对图像跟踪领域中因遮挡产生的漂移问题,提出一种基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法。本文方法通过改进目标模型来优化Bhattacharyya系数值,增大目标正常跟踪状态下和遮挡状态下Bhattacharyya系数的差值,提高遮挡判定的有效性,进而提高遮挡时的跟踪性能。通过实验证明,基于直方图比的背景加权的Mean Shift算法和Kalman预测滤波器融合的方法可有效解决遮挡跟踪问题。     

基于卡尔曼和图像信息量的Mean Shift改进跟踪算法

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.     

一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法

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.     

基于Mean Shift算法的运动目标跟踪研究

Mean Shift算法是一种基于颜色直方图的非参数核密度估计算法,由于其具有计算简单和鲁棒性强等优点被广泛应用于视觉跟踪等领域中。本文对Mean Shift算法的跟踪原理进行了详细描述,给出了目标跟踪的具体实现方法和过程。最后,通过对一组动物视频图像进行跟踪实验,验证了该算法具有很好的跟踪性能,对速度比较小的运动目标具有很好的鲁棒性。     

基于Mean Shift的序列图像手势跟踪算法

将Mean Shift算法应用于序列图像中的手势跟踪,利用梯度优化方法实现快速目标定位,能够对非刚性目标实时跟踪,并且对目标的变形、旋转等运动有较好的适用性.实验结果表明,Mean Shift算法在目标姿态变化、光照变化下的跟踪效果较好.     

基于双权值颜色直方图的工作服检测与跟踪

为保障工人的安全,对工人是否穿着工作服进行检测与跟踪具有重要意义.针对均值漂移算法中颜色直方图对工作服特征描述不准确、固定核窗宽不能对尺寸逐渐增大的目标进行有效跟踪两方面问题,提出一种基于目标像素中心加权与背景颜色削弱权值的双权值颜色直方图建模法,建立颜色特征突出的工作服模型,并结合工作服两种显著颜色的质心距离变化,在跟踪中调节核窗宽的大小.实验结果表明,提出的方法能够快速准确地检测和跟踪工作服.     

基于三维直方图的改进Camshift目标跟踪算法

经典的连续自适应均值漂移算法Camshift通过HSV空间的色调Hue分量建立一维直方图,在有光照变化及有相似颜色目标或背景的干扰下,跟踪效果不好。提出一种融合HSV空间中色调、饱和度以及反应物体形状信息的边缘梯度的三维直方图特征,并基于背景模型自适应调整特征直方图三种分量的权重值,提高了算法的跟踪准确度。通过与传统Camshift跟踪实验比较,提出的改进算法在光照变化及相似颜色目标/背景干扰下具有更好的鲁棒性,同样也满足跟踪系统的实时性要求。     

改进的Camshift与Kalman融合的目标跟踪算法

Camshift算法主要利用物体的颜色信息进行跟踪,在复杂背景条件下容易造成目标的跟丢,且在目标被遮挡时,也容易造成跟踪失效。本文提出了一种改进的Camshift目标跟踪算法。首先将目标图像的HSV模型的三个分量进行加权建立一种新的目标颜色模型,然后由对整帧图像计算反向投影改为比搜索窗口稍大的区域计算反向投影,减少了相似背景的干扰。同时为了解决遮挡问题,结合了Kalman滤波器,有效地预测了目标的位置。实验表明,本算法能够避免背景颜色干扰和解决遮挡问题,实现了对运动目标准确跟踪。     

Pixel feature-weighted scale-adaptive object tracking algorithm

An effective object tracking method using weighted pixel features was proposed to deal with all kinds of complicated tracking situations,such as target movement,rotation,background interference and scaling and so on.First,the color feature and location information of the pixels in the target area were used to build the object model.Then the average weight image was used to estimate the scale variation coefficient.The aim was to adapt to the scale changes of the target.Finally,an update model was proposed,which was able to renew the object model and background model.The experimental results show that the proposed algorithm could make full use of the differences between pixels in the target area,so it can track more quickly and more effectively with strong robustness.     

Object Modeling with Color Arrangement for Region‐Based Tracking

In this paper, we propose a new color histogram model for object tracking. The proposed model incorporates the color arrangement of the target that encodes the relative spatial distribution of the colors inside the object. Using the color arrangement, we can determine which color bin is more reliable for tracking. Based on the proposed color histogram model, we derive a mean shift framework using a modified Bhattacharyya distance. In addition, we present a method of updating an object scale and a target model to cope with changes in the target appearance. Unlike conventional mean shift based methods, our algorithm produces satisfactory results even when the object being tracked shares similar colors with the background.     

基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法

针对目前视频火焰检测算法无法达到高检测率、低误检率和实时的工业需求,提出一种基于目标跟踪和多特征融合的火焰检测算法.首先利用混合高斯背景建模获取前景图像,在HSV色彩空间中根据火焰的颜色特性分离出疑似火焰区域,对火焰疑似区域采用卡尔曼滤波器实现运动目标的跟踪,再结合火焰的相似度、区域增长率和跳动频率特征用加权求和得到的值与报警阈值相比,最后根据判断比较确定真实火焰区域,并且实现对火焰的持续跟踪.实验结果证明,该算法能够对火焰区域进行有效的检测与跟踪并且具有良好的实时性和抗干扰能力.     

基于梯度方向检测的自适应带宽mean shift目标跟踪算法

传统核窗宽固定的mean shift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上,提出了一种适应带宽的mean shift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和逐渐缩小的目标都能够进行有效的跟踪,解决了增量试探法难以很好地对放大目标进行自适应带宽跟踪的问题,提高了自适应带宽跟踪的准确性。两段不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的有效性。     

基于梯度方向检测的自适应带宽meanshift目标跟踪算法

传统核窗宽固定的meanshift跟踪算法不能很好地对尺寸变化的目标进行有效的跟踪。在结合增量试探法和梯度方向检测的基础上,提出了一种适应带宽的meanshift目标跟踪算法。算法能够对逐渐放大和逐渐缩小的目标都能够进行有效的跟踪,解决了增量试探法难以很好地对放大目标进行自适应带宽跟踪的f＊l题,提高了自适应带宽跟踪的准确性。两段不同场景下的运动目标跟踪实验,证实了该算法的有效性。