基于相关滤波器的视觉目标跟踪方法

为了解决视觉目标跟踪中的尺度预测的难题,本 文在核相关滤波器的目标跟踪的框架下给出了一种 尺度估计策略,并对传统的核相关跟踪方法中目标模型的在线更新方法进行了修改,提出了一 种多尺度视觉 目标跟踪算法。首先,通过对正则化最小二乘分类器(RLS)学习获得位置和尺度核相关滤波 器(KCF);然后,寻找位 置和尺度KCF输出响应的最大值,完成目标位置和尺度的检测;最后,在线更新目 标模型。实验中,对 12组具有挑战性的标准视频序列进行测试。实验结果表明,相对于现 有的3种基于相关滤波器的跟 踪方法中的最优者,本文方法的平均中心位置误差(CLE)减 少了7.0pixels,平均成功率(SR)提 高了18.3%,平均距离(DP)精度提高了 5.6%;在目标发生尺度、光照、姿态变化、部 分遮挡、旋转及快速运 动等复杂情况下,本文方法均有较强的适应性,具有重要的理论和应用研究价值。     

基于双步相关滤波的目标跟踪算法

针对目标跟踪中因目标遮挡、目标出视野导致的跟踪失败问题,为提高相关滤波目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种基于双步相关滤波的目标跟踪算法。首先根据方向梯度直方图特征不同单元大小目标表征的特点,提出双步相关滤波目标跟踪框架,在提高目标跟踪精度的同时保证了跟踪速度;然后融合多种目标特征,来获得目标更加全面的特征表征,以提高目标跟踪的鲁棒性;最后提出基于目标跟踪置信度指标的目标模板自适应更新策略,来解决目标遮挡时目标模板被污染的问题。实验在OTB100标准目标跟踪数据集上进行验证,通过与其他跟踪算法进行比较结果表明,该算法与其中最优跟踪算法相比,目标跟踪精度提升6.0%,目标跟踪成功率提升5.5%,平均跟踪速度为27.4 fps,保证了目标跟踪的实时性。实际目标跟踪应用中,在目标严重遮挡等情况下,该算法仍然可以对目标进行稳定精确地跟踪。     

改进的核相关滤波跟踪算法

针对核相关滤波算法在目标跟踪过程中尺度特定和遮挡判断失败的问题,文中提出一种利用自适应特征融合的位置滤波器来判断目标是否被遮挡的方法。该方法检测到峰值旁瓣比异常时,停止模型自适应更新,启动在线重检测;并结合尺度金字塔中的尺度滤波器来确定目标尺寸,从而得出精准的目标位置。实验通过复杂背景下的10组运动视频来评估改进算法的性能。与基础核相关滤波算法相比,改进算法的平均中心位置误差降低了36.683 pixel;在像素阈值设为20 pixel时,平均距离精度提升了44.632%;在边界框重叠阈值设为0.5时,重叠精度提升了46.453%。     

基于相关滤波和关键点的目标跟踪算法

跟踪过程中的复杂因素,如繁杂背景、遮挡、光照变化、形变等导致了很多相关滤波跟踪算法在跟踪时不能获得很好的精度.针对传统相关滤波的不足,提出了一种有效的跟踪框架,通过联合多角度判别相关滤波与关键点达到目标位置估计的目的,再利用多尺度相关滤波估算目标的尺度.实验结果表明,提出的跟踪算法能够很好地对目标进行跟踪.相比其他的跟踪算法,新算法在精度上有很大的提高.     

复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法

针对目标跟踪算法应对遮挡、模糊、尺度变换等挑战时,容易导致漂移和跟踪失败的情况,提出一种复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法。首先,采用所提的多特征互补策略,利用特征训练相应滤波器,根据每个滤波器的响应值动态调整特征的融合权重,完成对目标的位置估计;然后,以估计位置中心构建尺度滤波器,完成目标最优尺度的估计;最后,融合多尺度搜索区域策略,并根据跟踪置信度对跟踪模型选择性进行更新,进一步提升了跟踪器的性能和抗遮挡能力。在OTB2015的74组彩色数据集上进行测试,并对所提算法与近年来先进的相关滤波算法进行对比。所提算法的平均距离精度为0.801,平均重叠精度为0.715,实时跟踪速度为39.24 frame/s。实验结果表明,跟踪器在复杂环境下的表现良好,整体性能优越。     

基于多特征相关滤波的红外目标跟踪

为实现在复杂背景和多干扰条件下红外目标的稳 定跟踪,提出一种基于多特征相关滤波的红外目标 跟踪算法。首先综合考虑生物视觉关注特性及目标运动特性,提取目标区域的空间特征和 运动特征,进而融合一种改进的卷积特征,生成多特征权值函数;然后在传统 相关滤波的基础上,引入多特 征权值函数用以表征不同候选区域的重要程度,形成权值相关滤波的红外目标跟踪框架;最 终得到能够表 征目标位置的置信图,从而完成红外目标的鲁棒跟踪。在6组不同条件下红外视频序列上的 实验结果表明, 和经典目标跟踪算法相比,本文方法在复杂背景下的平均跟踪成功率提升15%左右,能够有 效应对相似虚 假目标、遮挡、背景辐射强度变化和探测器晃动等不良因素的影响,适用于复杂背景条件下 的红外目标跟踪。     

结合注意力机制的核相关滤波目标跟踪

针对目标跟踪中的旋转、快速运动、遮挡等问题 。提出了结合注意力机制的核相关滤波跟踪方法。该方法利用卷积 神经网络提取卷积特征;利用两个样本的相似度矩阵计算注意力权值,并结合注意力权值和 核相关滤波器;使用两个分类 器分别检测目标和背景,并依据两个分类器的响应值实现模型的自适应更新。选取公开数据 集上具有复杂场景的视频序列 进行测试,并与多种跟踪算法在跟踪精确度和成功率上进行定量分析,该算法与原核相关滤 波算法相比,精确度和成功率 分别提高了18.9%、58.7%。实验结果表明,添 加了注意力机制和自适应更新的核相关滤波,较好的解决了遮挡、旋转等 问题,相比其他算法具有更好的鲁棒性和适应性。     

基于Staple算法改进的目标跟踪算法

针对Staple算法存在的两个问题,提出了一种基于Staple改进的目标跟踪算法。首先,为了增强Staple算法在灰度视频序列中的判别能力,提出一种基于局部敏感直方图的直方图分类器;其次,提出一种基于相对置信度的自适应融合系数,解决了Staple算法中两个分类器无法最优融合的问题。将该算法在OTB2013测试集上与其他9个先进的算法进行了比较,实验结果表明该算法的精确度与准确率分别为0.814和0.614,相对于Staple算法分别提升了4.1%和3.5%,具有很好的鲁棒性。     

基于自适应的核相关滤波的目标跟踪算法

针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标发生尺度变化和严重遮挡的情况下跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应的核相关滤波的目标跟踪算法。该算法运用了尺度估计策略,使跟踪框自适应,用多项式核函数来减少计算量,采用了FHog目标特征代替原来的Hog特征,获取更多的目标特征信息。实验采用OTB-2013评估基准的50组视频序列进行测试,并与其他31种跟踪算法进行对比,测试所提算法的有效性。实验结果表明:所提算法成功率为0.549,精确度为0.736,排名第一,与KCF算法相比,分别提高了3.8%和1.0%。该算法在目标发生尺度变化、严重遮挡等复杂情况下,均具有较强的稳健性和鲁棒性。     

基于核相关滤波器的无人机目标跟踪算法

多旋翼无人机已经广泛应用于各个领域,视觉目标跟踪算法对于无人机的应用具有十分重要的意义。无人机平台下的视觉目标跟踪对跟踪算法提出了很高的要求,要求在满足实时性的前提下能够在复杂场景下准确地检测跟踪目标。针对传统的核化相关滤波器跟踪算法缺乏尺度估计以及抗遮挡能力不强的问题,提出了一种改进的核化相关滤波器的目标跟踪算法。利用位置估计滤波器得到目标位置,然后采用基于颜色空间直方图的相似性度量算法得到尺度估计结果,构建小型样本库并采取自适应阈值的样本更新策略进行样本更新。提出的算法在公共数据集和无人机实拍数据集下的实验结果显示,该算法能够快速准确地跟踪目标,并且在显著遮挡和尺度变化等复杂情况下也具有较好的跟踪效果。     

融合相关滤波和CNN的点状目标跟踪技术研究

在研究点状目标跟踪的基础上,该算法利用多层卷积特征和相关滤波技术进行目标跟踪.为解决目标因淹没在杂波中丢失的问题,该算法使用重检测机制实现目标的长期跟踪.首先,使用V GG模型提取红外点状目标的多层卷积特征,然后在每一层上经过相关滤波计算最大响应值,最后通过权重融合获得最终响应值,实现点状目标跟踪.当目标丢失时,利用重...     

运动目标相关跟踪算法的研究

针对在红外目标跟踪过程中出现的目标被遮挡和被类似目标干扰而不能准确跟踪的情况,对运算量较小、不易受个别噪声影响的MCD算法进行了改进。在跟踪目标过程中采用合适的目标更新策略和预测性能较好的综合预测。仿真结果表明,该改进算法既减少了运算量,又有较好的稳定性和抗干扰性。     

基于核相关滤波器的高可信度自适应融合目标跟踪算法研究

目前基于核相关滤波器的几种主流算法仍然存在目标漂移甚至跟丢的情况,本文算法在Staple: Complementary Learners for Real-Time Tracking（以下简称Staple）和Large Margin Object Tracking with Circulant Feature Maps（以下简称LMCF）两种算法基础上进行融合并改进。首先利用贝叶斯公式求解出当前帧的背景和前景的直方图,对前景直方图进行均衡化,以消除噪声;其次,利用巴氏系数计算出当前帧的背景和前景的直方图的相似度值,通过数据分析设定阈值,以此消减目标与背景过于相似的问题;再次,根据所设阈值将直方图的bin值进行自适应,以此提高跟踪的分辨率;然后利用LMCF算法求出当前帧的最大峰值和平均峰值相关能量（APCE）,并根据数据分析设定合适的阈值;最后将阈值范围内的最大值和APCE值与融合系数相结合,使算法达到自适应融合。本文算法（LMCF-Staple）在公开数据集平台OTB50和OTB100上进行测试,结果显示LMCF-Staple算法的跟踪稳定性大大提高,目标的漂移情况明显减少,并且其跟踪的精确度、成功率均优于目前主流的几种算法。      

基于Kalman滤波与Camshift算法的水面目标跟踪

根据水面监控图像的特点,对运动载体采集到的水面视频图像进行处理,从而实现对运动目标的跟踪。首先,利用Haar分类器检测出水面的运动目标,并用检测结果初始化Camshift跟踪器的搜索窗口;然后,运用Kalman滤波器与Camshift组合算法实现对运动目标的跟踪。其中,利用Kalman滤波算法预测目标在下一帧中出现的位置,Camshift算法用来跟踪目标,以此减小搜索范围,提高跟踪效率。实验结果表明,该算法能够实现对水面运动舰船的检测并进行有效跟踪。     

基于FPGA的快速中值滤波算法研究

文中研究设计了一种基于Altera公司的低成本EP4CE6E22C8N型FPGA的快速中值滤波器,充分利用该FPGA丰富的硬件逻辑和存储资源,借助流水线操作的思想,滤波效率是基于PC软件处理的传统中值滤波算法的3000多倍,完全满足数字图像处理系统实时性要求。     

上下文感知相关滤波的红外目标跟踪改进算法

针对在目标跟踪过程中由于红外目标遮挡、快速运动而导致的跟踪失败问题,提出了一种基于上下文感知的相关滤波跟踪算法,在引入目标背景信息的同时改进其算法的更新策略。在训练阶段引入上下文信息,使得相关滤波器具有更好的鉴别性,以应对跟踪过程中出现的快速运动、运动模糊以及遮挡等情况。在模型更新阶段引入一种高置信度模型更新策略,解决了在模型更新过程中由于目标严重遮挡造成的目标丢失或模型污染问题,提升了算法的性能。实验结果表明,与其他相关滤波类算法相比,所提出的算法在精确度和成功率方面分别提升了6.4 %和5.1 %,同时能以较快的速度运行,满足实时性的要求。     

一种改进粒子滤波目标跟踪算法

使用粒子滤波进行目标跟踪时,是用状态转移概率作为重要性函数,由于没有利用最新的观测信息,使得滤波效果不够理想.针对粒子滤波算法的这一缺陷, 提出了一种改进粒子滤波算法,该算法利用平方根无迹变换获得重要性函数,解决了粒子滤波算法以状态转移概率作为重要性函数的不足,同时保证了滤波过程中的稳定性.理论分析与仿真实例结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性.     

基于Kalman滤波原理的运动目标跟踪

应用Kalman滤波原理,对运动目标进行跟踪,缩小目标的搜索范围,实现快速实时跟踪,使跟踪更为准确.理论分析和实验结果表明,该算法与常规的模板匹配法、直方图模板匹配法等算法相比,有效地提高了目标跟踪的速度及跟踪的准确性.该算法对运动目标进行跟踪,运行速度可提高三倍.     

视频图像中的快速人体运动目标跟踪算法研究

为了有效提升视频图像中人体运动目标跟踪的速度和准确性,提出一种基于改进CamShift算法和Kalman滤波器的快速运动目标跟踪算法。首先采用YCbCr颜色模型对典型CamShift跟踪算法的预处理过程进行改进,有效提高了人体运动目标检测的鲁棒性。然后通过结合Kalman滤波器实现运动目标的位置预测。仿真实验结果显示,相比其他基于CamShift的跟踪算法,提出的算法能够有效抑制噪声和背景的干扰,在目标跟踪的效果和准确性上均有一定的提高。     

多窗口自适应的面目标滤波算法研究

在研究传统红外面目标滤除椒盐噪声算法的基础上,提出了多窗口自适应的面目标滤波算法.针对椒盐噪声在红外图像上是区域灰度值极值的这一特征,根据噪声密度的大小调整窗口区域的范围,找出窗口区域内灰度的最大和最小值像素点.在信噪比较高的情况下,利用窗口区域周围像素灰度值对噪声点重新赋值;在信噪比较低的情况下,选取阈值去除误检点,减少误差.仿真结果表明,该算法在高信噪比的情况下,平均绝对误差较传统算法降低了约1%～2%:在低信噪比的情况下,通过阈值处理,峰值信噪比较处理前提高约1%～4%.