基于改进压缩感知的运动目标跟踪

针对运动目标在被遮挡和目标纹理变化大时会导致跟踪丢失以及跟踪误差大等问题,提出了一种改进的压缩感知（ CS）算法。算法采用设置Sigmoid函数响应阈值,判定是否存在遮挡,以决定是否更新分类器参数,使得目标在遇到较大遮挡时目标模型不会被错误更新;针对特征单一导致跟踪不稳定问题,提出根据设定融合规则进行灰度特征和纹理特征融合的方法,使得两种特征指导跟踪。实验证明：改进后的算法比传统算法跟踪成功率提高了17.84%,平均误差率降低11.59%。     

室内人体运动目标的自动跟踪方法

针对人体运动目标的自动实时跟踪,设计一种新的基于P89v51内核的运动摄像头云台控制系统.对人体运动的图像检测与跟踪,提出一种快速的模板匹配方法.用改进Surendra算法自适应地获取背景图像以提取匹配模板,通过摄像头运动前后帧相同的运动区域来缩小匹配区域,进行快速目标匹配,达到实时性要求.该系统已应用在视频教学及会议中,实现自动人体运动目标跟踪与摄像.     

压缩域人脸检测与跟踪技术

多媒体技术的迅猛发展要求对海量的信息数据进行有效的处理,压缩域图像/视频处理技术得到了广泛的关注,在压缩域开展人脸检测与跟踪技术的研究是这一领域的一种新动向,值得关注.笔者对这一课题提出的背景和研究现状进行了分析,并提出了该课题中有待解决的问题.     

视频转换编码中的压缩域运动补偿技术

研究视频转换编码中的压缩域运动补偿技术，对已有算法加以补充和完善，解决了现有算法不能处理运动矢量为负的问题。从具体实现角度，给出了详细的算法和必要的分析。实验结果表明基于该文所述的算法和分析改造的MPEG-2 TM5解码程序可以正确地实现压缩域运动补偿和空间分辨率下变换。     

一种基于自适应阈值的复杂背景下自动目标跟踪方法

提出了一种基于自适应阈值的复杂背景下自动目标跟踪方法，该方法采用一种自适应块匹配的运动估计，以平均绝对误差作为目标匹配准则，针对不同大小，不同运动方向，不同运动速度的目标均可进行较好的跟踪。该方法采用三不搜索策略较好地实现了目标搜索，同时，根据目标运动的惯性，引入了运动矢量的向前预测策略，减小了目标搜索的盲目性，提高了跟踪的可靠性和效率。     

基于图割的压缩域运动对象提取

随着在视频监控等方面的应用,视频数据量不断增加,如何快速有效地处理和分析视频内容仍然是一个亟待解决的问题。目前的运动对象提取通常采用像素域的分析方法,虽然有较好的主客观效果,但由于计算复杂度高,在实际应用中有诸多限制。因此,提出了一种基于图割的压缩域运动对象提取算法。该算法基于4×4分块的高斯背景建模,得到视频帧中各子块的初始概率,结合运动矢量（Motion Vector）信息构造压缩域图割能量函数,利用图割算法对前景区域进行修正,从而实现对运动对象的快速提取。与其他运动区域提取算法的对比实验表明,该算法具有较高的准确率和较低的计算复杂度,具有较高的实际使用价值。     

一种压缩域中的快速运动目标提取算法

论文提出了一种工作于MPEG压缩域的快速运动目标提取算法。算法以通过部分解码得到的运动向量和亮度分量的直流DCT系数作为输入,提取P帧的运动目标。首先采用鲁棒性回归分析估计全局运动,标记出与全局运动不一致的宏块,得到运动块的分布;然后将运动向量场插值作为时间域的特征,将重构的直流图像转换到LUV颜色空间作为空间域的特征,采用快速平均移聚类找到时间和空间特征具有相似性的区域,得到细化的区域边界;最后结合运动块分布和聚类分析的结果,通过基于马尔可夫随机场的统计标号方法进行背景分离,得到运动目标的掩模。实验结果表明该算法可以有效地消除运动向量噪声的影响,并有很高的处理速度,对于CIF格式的视频码流,每秒可以处理约50帧。     

视频运动目标跟踪方法研究

视频运动目标跟踪属于计算机视频模块的重点研究内容,具备较大的应用前景。随着各种新技术融合到目标跟踪方法中,其跟踪准确性得到提升。受到目标形变、遮挡以及尺度变化影响,跟踪失败的问题也时有发生。为了改进视频运动目标跟踪方法,本文系统的阐述了当前视频运动目标跟踪方法的类型,从算法设计流程着手,给出关于视频运动目标跟踪方法的具体设计框架,对未来算法发展方向进行了展望。     

基于改进压缩跟踪算法的航拍视频目标跟踪系统

针对航拍视频的特性,对经典的压缩跟踪（Compression tracking,CT）算法进行了研究,发现了CT算法在样本采集和分类取样步骤中的不足并进行了相应的改进。采用Kalman滤波器预测目标的运动路径,并将预测结果应用于样本采集,自适应地修改搜索范围。更新了分类器的取样反馈过程,先对分类结果进行判断,评分绝对值低于某一阈值的分类结果不反馈给分类器,有效地保持了分类器的正确性。在改进算法的基础上,开发了基于航拍视频的目标跟踪系统。通过与经典压缩跟踪算法在实际航拍道路视频的测试和对比,验证了本文算法的有效性和实时性。     

基于H．264压缩域的实时运动对象分割算法

在压缩域内直接分割运动对象对于有实时要求的应用而言是十分必要的，H．264以其优越的压缩效率已经在许多应用中逐渐取代了MPEG-2／4，但有关在H．264压缩域内进行运动对象分割的研究还很少。为此提出了一种从H.264压缩域实时分割运动对象的算法，该算法首先对从H．264视频中提取出的原始运动矢量场进行时域和空域的归一化，接着通过对连续多帧的运动矢量场进行累积来增强显著的运动信息；然后对累积运动矢量场进行全局运动补偿，同时利用快速的统计区域生长算法按照运动相似性将其分割成多个区域；最后利用运动矢量场的方向角直方图来判断出属于运动对象的分割区域，以组成运动对象。通过对多个MPEG-4测试序列的实验结果表明，该方法不仅能够从H．264压缩域中实时地分割出运动对象，且具有良好的分割质量。     

从h.264压缩码流提取运动对象的一种方法

提出一种基于h.264压缩域视频流中运动对象的分割方法。对提取的运动矢量场进行噪声处理,在空间检测和校正、中值滤波等处理后,得到可靠的运动矢量场。为进一步增强可靠的运动向量,利用后向投影迭代技术,采用均值聚类算法获得视频对象分割。仿真实验证明,该方法可以得到良好的分割质量,且码流无须解码,实时性良好。     

基于H.264/AVC的压缩域运动对象分割方法

目前大部分压缩域视频对象的分割方法主要面向MPEG系列视频标准,且算法建模复杂。为了解决这一问题,现提出了一种新的基于H.264/AVC的压缩域时空联合运动对象分割（TSMOS）算法。该方法主要利用压缩码流中的DCT系数和运动矢量信息进行对象分割,并首先利用相邻帧DCT系数之差提取运动对象轮廓,同时通过对轮廓进行形态学和抗噪声处理来得到粗糙的运动对象帧差掩码;然后采用运动向量归一化、噪声向量滤除、权值扩展向量中值(WEVM)滤波及前帧分割结果后向投影技术来得到对象的运动掩码;最后通过引入有效机制合并帧差掩码和运动掩码来分割运动对象。实验证明,该算法可取得较好的分割效果。     

干扰环境下运动目标跟踪的背景滤波

基于Mean Shift的目标跟踪算法,在目标发生明显尺度变化或存在背景干扰的情况下,跟踪就会失败。为此,针对跟踪过程中的背景干扰问题,提出根据目标运动状态进行背景滤波的目标跟踪算法。根据目标跟踪过程中产生的运动轨迹估计目标位移和速度,沿着目标可能的运动方向的反方向对候选区域进行背景滤波,滤波区域宽度根据目标位移大小确定。实验结果表明,改进后的算法对背景信息具有较好的鲁棒性,提高目标跟踪的可靠性。     

视频中运动目标的实时检测和跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出了一种自适应的背景相减法来分割运动物体,为了准确地定位运动车辆的区域,采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体,同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪,即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆,同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆,从实验结果看,提出的背景更新算法简单,并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性,从统计的检测率和运行时间来看,该算法具有很好的检测效果,同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。     

双摄像机系统对移动目标的跟踪

提出了一种由一个静止摄像机加上一个动态摄像机组成的双摄像机实时跟踪系统．该系统利用两种形式摄像机各自的优点,克服它们自身的不足,实现了对运动目标的实时跟踪．文中给出了双摄像机系统的组成以及功能划分．利用由近似的摄像机投影模型导出的单应性关系,实现两个摄像机图像之间的目标匹配．系统在静态摄像机的图像平面上建立目标的2D运动模型,采用卡尔曼滤波实现目标位置的预测,由单应性关系求出动态摄像机图像平面上对应目标的预测位置,然后计算摄像机动态平台的旋转角度,实现对动态平台的伺服控制．     

人体运动目标的检测与跟踪

提出了一种静止背景的情况下人体运动目标的检测与跟踪的新方法.该方法利用背景差分法与粒子滤波器算法相结合.首先,利用背景差分法可检测运算出人体运动区域的大小和形心,在一定的时间间隔t(t＜＜1s)后,再次利用背景差分法经运算可得到人体运动的速度,然后运用粒子滤波器算法利用背景差分所获得的人体运动区域的大小、形心、速度三个参数建立跟踪模型.实验结果证明,该方法对人体目标跟踪是快速且有效的,并且有很好的鲁棒性.     

一种抗遮挡的多运动目标跟踪改进算法

由于传统空间欧氏距离最短法难以解决遮挡问题,提出一种固定场景下抗遮挡的对多个运动目标进行实时检测和跟踪的算法.在分析传统帧差算法的优缺点的基础上对其进行了改进,引入空间滤波和区域填充.介绍了传统空间欧氏距离最短法,分析了它的缺点.用带状态参量的空间欧氏距离最短法对每个视频运动目标质心进行关联,监测每个视频运动对象的运动状态、运动轨迹.通过实验证明,该方法在改进传统欧式距离最短法的基础上,能实时有效得跟踪运动目标.     

基于视觉的运动目标伺服跟踪研究

为对烟包PV带进行准确的伺服跟踪并完成剪带任务,提出一种基于运动估计的视觉跟踪算法。利用图像矩得到运动目标质心的坐标,根据质心的图像坐标计算出目标的速度、加速度。采用卡尔曼滤波算法预测运动目标在下一时刻的位置,并结合物体运动的速度、加速度作为伺服控制的依据,控制伺服电机的运动。实验结果表明,运动目标的速度误差在2 pixel/s以内,位置误差在5 pixel以内,验证了该算法的准确性和实时性。