基于循环相关滤波算法的复杂背景目标跟踪方法研究

为了实现在复杂情况中对特定目标的路线跟踪,主要研究了基于循环相关滤波器的目标跟踪算法,并针对复杂环境情况下影响跟踪性能的条件进行分析比较。该算法是一种基于线性分类器的监督学习算法,通过添加空间正则化分量减少边界效应,提取准确目标。在OTB-50和OTB-100数据集上进行算法验证,实验表明,该算法的跟踪结果优于其他算法,在快速移动、背景杂乱、光照变化、遮挡、移出视线和运动模糊6种复杂情况下跟踪准确度比传统算法均高出0.1以上。     

红外图像目标瞄准点测量和基于自适应Kalman滤波的瞄准点跟踪

前视红外图像(FLIR)包含有关目标形状的丰富信息,可据以识别目标的背景干扰,从而增强抗干扰能力,且可根据目标要害部的亮度特点及预定范围,确定并进而跟踪瞄准点,本文提出目标瞄准点的序贯相关测量与Kalman滤波相结合的跟踪方法,在用110帧红外序列图像目标瞄准点跟踪仿真研究中,获得令人满意的结果,本文给出仿真误差方差、误差曲线和代表性的跟踪照片。     

复杂场景下的快速目标检测算法

针对场景发生改变的目标检测,提出了一种快速的目标检测算法。该算法将像素点划分为背景点和前景点两类,使用聚类的方法并采取像素级收敛条件分别建立背景和前景模型。背景模型的更新适用于全局发生缓慢的变化,稳定的前景模型向背景模型的转化对光照等其他场景突变具有很好的鲁棒性,使背景模型实时逼近真实背景,同时改进连通域扫描分割算法,提高目标分割速度。实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能够快速准确地检测出运动目标,为在DSP等嵌入式系统上实现实时目标检测提供了有利条件。     

基于粒子滤波模型目标跟踪算法研究

本文基于视频图像中目标的基本特征——灰度特征,提出了一种基于粒子滤波模型实现目标跟踪的方法。文中介绍了粒子滤波模型的原理,并且在该原理的基础上,提出了目标跟踪的算法框架。详细闸述了实现该算法具体的流程,给出了视频序列图像的实时仿真结果。基于粒子滤波模型的目标跟踪算法,不但在非线性非高斯状态下,能够对目标进行有效跟踪,还可以消除由光照变化以及部分遮挡造成的影响,具有较强的鲁棒性。     

基于拟蒙特卡洛滤波的改进式粒子滤波目标跟踪算法

单摄像机视觉跟踪过程中,常发生目标被遮挡或背景复杂的情况,此时容易跟丢目标,为了提高跟踪的准确性。从目标表现和背景的不确定性入手,以协方差特征对目标表现以及背景进行建模,应用到到粒子滤波的框架中,优化采样粒子的分布,在估计粒子的权重时,不仅考虑目标的真实状态和可能状态的相似性,还考虑了目标可能的状态和背景的差异.将提出的算法与粒子滤波,均值漂移,基于协方差概率跟踪算法进行比较,通过MATLAB2010编程平台,比较了几种算法的处理速度以及跟踪误差,试验结果表明,提出的算法每秒处理速度为60帧/s,优于上述3种跟踪算法平均误差值也高于另外3种算法。所提出算法在目标存在遮挡和背景较为复杂时,能够保证对目标进行准确,连续的跟踪。     

基于双边滤波的协方差目标跟踪算法

现有的使用协方差建模的目标跟踪方法在目标形变或是光照变化较大的情况下,达不到理想的跟踪效果。在分析目前协方差建模目标跟踪方法缺点的基础上,提出一种融合双边滤波的协方差目标跟踪算法。首先,将待跟踪图像进行双边滤波,提取滤波后的图像特征构建协方差特征矩阵作为跟踪模板。其次,由于协方差矩阵为对称正定流形,服从对数-欧几里德黎曼度量。在此度量下,构建了目标协方差矩阵相似性度量和模板更新策略。各种条件下的实验结果表明,新构建的基于双边滤波的协方差特征矩阵对目标形变和光照变化有更好的适应性。     

基于目标跟踪的交互多模型kalman滤波算法研究

针对运动目标跟踪的过程中,运动轨迹发生改变或运动过程出现目标遮挡时,传统的跟踪算法容易出现跟踪丢失或跟踪效果较差等情况,文章提出了一种基于交互多模型Kalman滤波算法和Meanshift滤波算法的融合方法,对运动目标进行位置预测估计,解决目标遮挡问题,提高目标跟踪精度。实验结果证明,该改进算法能够有效地进行目标定位跟踪,并且具有快速性。     

基于SR-CKF的移动机器人动态目标跟踪算法

针对移动机器人在未知复杂环境中动态目标跟踪存在的数值不稳定、计算量大和精度较差等问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波的移动机器人动态目标跟踪算法(SR-CKF-SLAM-OT)。该算法的系统状态由地图环境特征、机器人和目标作为一个整体构成。建立目标和机器人的动态模型进行预测、数据关联和更新,在更新过程中直接传递目标状态均值和协方差矩阵的平方根因子,降低了计算的复杂度。此外,通过数据关联环节能够有效的降低伪观测值对系统状态估计的影响。仿真结果表明:相比基于EKF的动态目标跟踪算法,所提出的动态目标跟踪算法目标和机器人均方根误差分别降低了36.3%和38.2%,SR-CKF-SLAM-OT算法有效地满足了移动机器人动态目标跟踪的需求。     

An adaptive kernel‐based target tracking method based on multiple features fusion

A new adaptive kernel‐based target tracking method is proposed to improve the robustness and accuracy of target tracking in a complex background. A linear weighted combination of three kernel functions of scale‐invariant feature transform (SIFT), color, and motion features is applied to represent the probability distribution of the tracked target. Appearance and motion features are combined to enhance the target region location stability and accuracy. The size of the tracking window can be adjusted in real time according to the affine transform parameters of the corresponding SIFT couples. The weights of three kernel functions are also adaptively turned according to the scene, in order to better extract the features. Experiments demonstrate that the proposed algorithm can track the moving target successfully in different scenarios. Moreover, it can handle target pose, scale, orientation, view, and illumination changes, and its performance is better than that of the classic Camshift algorithm, SIFT‐based method, the and color SIFT‐based method. © 2011 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

遮挡情况下基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪

传统的Camshift算法在跟踪的目标发生遮挡时容易导致跟踪失败,针对这种情况提出将Kalman滤波与Camshift相融合的算法.在运动的跟踪目标出现遮挡的情况下,根据Camshift算法得到的运动目标在上一帧的运动参数,利用卡尔曼滤波对当前帧运动目标的参数进行预测,从而保证了实时跟踪.实验对动态遮挡和静态遮挡两种情...     

基于EM的多目标跟踪算法

为了提高多目标跟踪的鲁棒性,增强目标之间的区别性,使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法,不同于现有算法,本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型,模型中包括了更优的目标区分策略(相似度模型)。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案,算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上,算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性,而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。     

衰减记忆扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

对衰减记忆扩展卡尔曼滤波在机动目标跟踪领域中的应用技术进行研究,给出了状态方程和衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法,分析了衰减记忆扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法之间存在的主要差别,并通过仿真实验证明该衰减记忆滤波算法具有较好的跟踪目标动态变化效果,解决了卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在非线性系统的目标跟踪中存在的滤波发...     

基于动态模板匹配的空中运动目标检测与跟踪控制

提出了一种基于动态模板更新匹配的空中运动目标检测与跟踪控制方法。在构建的目标跟踪系统平台基础上,采用模板匹配算法获得目标的位置信息,进而获取目标形心与视场中心的偏差信息以完成空中运动目标的跟踪控制。同时,为提高系统的实时性能,提出了一种基于最小二乘线性和平方预测结合的综合位置预测方法来预测目标的运动轨迹。实验结果表明,系统能够实现对运动目标进行实时稳定的识别与跟踪。     

基于AIMM SRCKF的机动目标跟踪算法

为了解决交互式多模型(interacting multiple model,IMM)算法在目标机动时模型切换速度迟缓的问题,给出了一种Markov概率转移矩阵在线修正的自适应IMM(adaptive IMM,AIMM)算法,利用IMM子模型中连续两个时刻之间的概率差来调整Markov概率转移矩阵,以提高子模型的切换速度...     

基于K-S检验的直方图匹配目标跟踪算法

为了快速准确跟踪运动目标,提出了基于K-S（kolmogorov-smirnov）检验的直方图匹配目标跟踪算法。将直方图信息作为模板,通过Kalman滤波原理预测出目标下一时刻的可能出现位置,以该位置为中心确定一个搜索范围,在搜索范围内判别直方图的相似性并进行模板匹配,在当前图像中跟踪目标。结果表明,基于K-S检验的直方图匹配方法可减小搜索范围,利用Kalman滤波预测目标的位置,在预测位置附近进行模板匹配,可有效减少模板匹配的遍历时间,提高目标实时跟踪效率。     

改进的基于特征融合MOSSE冠脉目标追踪算法

CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)作为一种无创、检测精确较高的辅助诊断方法,尚急需能有效消除冠脉目标附近干扰噪声并寻求可全自动快速准确追踪目标的新算法以大幅减轻医生阅片压力、辅助其进行可靠诊断与治疗.提出了一种特征融合的误差最小平方和(minimum output s...     

基于AIMM SRCKF的机动目标跟踪算法

为了解决交互式多模型(interacting multiple model, IMM)算法在目标机动时模型切换速度迟缓的问题,给出了一种Markov概率转移矩阵在线修正的自适应IMM(adaptive IMM, AIMM)算法,利用IMM子模型中连续两个时刻之间的概率差来调整Markov概率转移矩阵,以提高子模型的切换速度和分配的合理性,同时提高了IMM算法的跟踪精度。其次,将平方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter, SRCKF)引入到 AIMM 算法中,以解决在迭代滤波过程中协方差矩阵出现的非正定的问题,改善了数值稳定性,提出一种适用于机动目标跟踪的AIMM SRCKF算法,仿真实验结果表明,该算法能提高匹配模型概率,缩短模型切换时间。