基于外观模型粒子滤波稳健视觉的跟踪算法

提出了一种基于目标外观模型的粒子滤波跟踪算法,即在粒子滤波跟踪算法中,提出的外观模型作为目标的视觉特征的描述方法来建立目标模板。与常用的颜色直方图不同,提出的外观模型不仅有目标的颜色信息,同时还保留了像素的空间信息。由于自身的持续更新机制,即使在经历长时间的跟踪过程之后,该外观模型仍然能有效的作为当前帧的候选目标的参照模板。基于以上特点,本跟踪算法在目标的大小、方位、旋转角度发生较大变化或背景对前景目标有大面积遮挡的情况下,也能十分稳健的跟踪目标。在多目标的跟踪应用中,本算法结合目标层次划分的技术,能够有效的处理多个目标之间相互遮挡的棘手问题。实验结果证明,与基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法相比,本算法具有更好的鲁棒性。     

基于多颜色融合及投影特征的跟踪算法

提出一种基于多颜色空间信息融合和投影向量的目标跟踪算法,用以解决传统camshift不能描述目标的空间信息等缺陷。该算法利用Y、U、V、H等多种颜色分量的统计直方图进行信息融合来描述目标颜色特征,通过水平和垂直投影直方图描述目标的空间位置信息。该算法可以反映跟踪目标的部分空间信息,并具备一定的形变适应性。实验表明,该算法能够较好地改进运动目标的跟踪效果。     

基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法

空间直方图融合了目标的颜色信息和颜色的空间分布信息,比传统的颜色直方图更具有目标鉴别能力。在基于粒子滤波算法的目标跟踪系统框架中,采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型,通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,提出一种基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法。实验结果表明,相比传统的基于颜色直方图的粒子滤波算法,提出的算法具有更好的鲁棒性。     

一种基于空间直方图的Mean-Shift跟踪算法*

经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。     

多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。     

空间相关背景加权直方图均值漂移目标跟踪

针对传统的基于直方图的均值漂移跟踪算法, 当目标出现于复杂跟踪条件时, 因无法显著区分颜色相近的目标或背景而导致跟踪失败的问题, 提出一种基于空间相关背景加权直方图的均值漂移跟踪算法, 并给出了推导过程. 实验结果表明, 该算法通过在目标模型中减少背景显著特征来增强目标定位, 能在遮挡、光照变化等复杂情况下实现有效的目标跟踪, 改善了传统均值漂移算法中模板不能及时更新等方面的局限性.

     

一种改进的基于颜色直方图的实时目标跟踪算法

基于颜色直方图的目标跟踪算法主要是利用彩色图像的颜色直方图信息,在获得颜色直方图水平投影和垂直投影的基础上,综合考虑运动预测和帧间的相似性,确定目标的位置,并结合模板更新的思想不断自适应地调整被跟踪目标的模板,从而实现对目标的跟踪,本文提出了的算法在原有的基于颜色直方图的目标跟踪算法的基础上,进行了两个方面的改进：（1）提出一种改进的直方图定义,使本算法能更好地实现小且目标物体的跟踪;（2）采用双模板更新与匹配的方法,使本算法对突变情况具有更强的鲁棒性。实验证明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

基于颜色-空间二维直方图的图象检索

基于颜色直方图特征的图象检索方法简单、高效,但丢失了颜色的空间分布信息。文章给出了一种基于颜色-空间二维直方图进行图象检索方法。该方法使用HSV颜色模型将颜色空间压缩为32种具有代表性的颜色,设计了一种具有重叠方式的图象分块方法,然后统计每块区域内的颜色直方图得到该图象的颜色-空间二维直方图,并给出了相应的相似度计算方法。实验表明该方法实现简单,能够更加灵活、准确地描述图象的颜色特征,从而有效提高了检索的精度。     

基于在线拓扑模板更新的目标跟踪

目标跟踪是人工智能的研究热点之一。传统方法中,基于颜色直方图的目标跟踪易受背景相似颜色的影响。利用边缘方向直方图（EOH）方法对运动物体进行跟踪时,在复杂背景下其效果也会受到影响。文章对传统跟踪方法进行了改进,提出了一种利用拓扑模板进行跟踪的方法,对目标特征表示、参考模板更新部分做了相应改进。分块拓扑在保留传统跟踪方法对物体微小形变鲁棒性的同时,对被遮挡物体和形变物体有了更好的分辨能力。     

一种基于直方图和冗余匹配的实时目标跟踪算法

基于视觉的目标跟踪技术难点在于完成帧与帧之间的快速且口丁靠的目标匹配，以目标的直方图作为特征，具有很好的鲁棒性。但是直方图无法反映目标的空间信息，会导致错误定位于伪目标，且无法精确定位目标。针对以上问题，文章提出了一种稳健的运动目标跟踪算法，在以直方图作为目标特征的同时，结合冗余模板信息，达到验证候选目标的可靠性和辅助目标精确定位的目的。实地测试结果验证了该算法的有效性。     

融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

基于均值漂移与卡尔曼预测相结合的视频运动目标跟踪算法

传统的均值漂移算法是基于颜色直方图的迭代跟踪算法,在跟踪目标出现尺度变化的情况下,其跟踪结果往往出现偏差,甚至跟踪失败。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的均值漂移跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,将卡尔曼预测器融于均值漂移跟踪算法。实验表明,该方法能在尺度缩放等复杂背景下对目标进行准确有效的跟踪。     

Spatial color histogram based center voting method for subsequent object tracking and segmentation

In this paper, we introduce an algorithm for object tracking in video sequences. In order to represent the object to be tracked, we propose a new spatial color histogram model which encodes both the color distribution and spatial information. Using this spatial color histogram model, a voting method based on the generalized Hough transform is employed to estimate the object location from frame to frame. The proposed voting based method, called the center voting method, requests every pixel near the previous object center to cast a vote for locating the new object center in the new frame. Once the location of the object is obtained, the back projection method is used to segment the object from the background. Experiment results show successful tracking of the object even when the object being tracked changes in size and shares similar color with the background.     

基于粒子滤波和多特征融合的目标跟踪算法

为了克服单纯基于颜色特征的跟踪方法在复杂环境下易导致跟踪失败的缺点,提出了将颜色和结构信息相结合的跟踪方法.利用基于HSV颜色空间的加权颜色直方图表示目标的颜色模型,利用目标的灰度图像建立结构模型,并将两者融合于粒子滤波的框架中,结合的纽带就是粒子权值的计算,同时自适应的调整颜色和结构信息的融合系数.实验表明,该算法的稳定性较高,同时提高了跟踪的精度.     

A motion observable representation using color correlogram and its applications to tracking

This paper presents a special form of color correlogram as representation for object tracking and carries out a motion observability analysis to obtain the optimal correlogram in a kernel based tracking framework. Compared with the color histogram, where the position information of each pixel is ignored, a simplified color correlogram (SCC) representation encodes the spatial information explicitly and enables an estimation algorithm to recover the object orientation. In this paper, based on the SCC representation, the mean shift algorithm is developed in a translation–rotation joint domain to track the positions and orientations of objects. The ability of the SCC in detecting and estimating object motion is analyzed and a principled way to obtain the optimal SCC as object representation is proposed to ensure reliable tracking. Extensive experimental results demonstrate SCC as a viable object representation for tracking.     

结合颜色属性的分层结构直方图

目的 为克服单一颜色特征易受光照变化影响,以及图像的空间结构特征对目标形变较为敏感等问题,提出一种结合颜色属性的分层结构直方图。方法 首先,鉴于使用像素灰度值对图像进行分层易受光照变化影响,本文基于颜色属性对图像进行分层,即将输入的彩色图像从RGB空间映射到颜色属性空间,得到11种概率分层图;之后,将图像中的每一个像素仅投影到其概率值最大的分层中,使得各分层之间像素的交集为空,并集为整幅图像;对处理后的每一个分层,通过定义的结构图元来统计像素分布情况,得到每一分层的空间分布信息;最后,将每一分层的像素空间分布信息串联作为输入图像的分层结构直方图,以此来表征图像。结果 为证明本文特征的有效性,将该特征用于图像匹配和视觉跟踪,与参考特征相比,利用本文特征进行图像匹配时,峰值旁瓣比均值提升1.347 9;将本文特征用于视觉跟踪时,采用粒子滤波作为跟踪框架,成功率相对上升4%,精度相对上升4.6%。结论 该特征将图像的颜色特征与空间结构信息相结合,有效解决了单一特征分辨性较差的问题,与参考特征相比,该特征具有更强的分辨性和鲁棒性,因此本文特征可以更好地应用于图像处理应用中。     

改进的抗遮挡MeanShift目标跟踪算法

传统MeanShift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征,直方图中往往会混入背景颜色信息,造成跟踪不准确;同时由于MeanShift算法具有局部最优性,当目标受到严重遮挡丢失后,不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题,在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征,减少背景颜色的干扰,提高MeanShift算法跟踪精度;当目标受到严重遮挡丢失后,通过一种尺度变化调整机制,在全局范围内搜索目标位置,提高MeanShift算法抗遮挡能力。实验显示,改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高,而且当目标受到严重遮挡丢失后,也能够对目标重新定位跟踪。