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。     

一种基于空间直方图的多特征目标跟踪算法

为提高跟踪算法对光照或背景的大幅度变化和车辆大范围运动的鲁棒性,提出了一种基于空间直方图的多特征目标跟踪算法。算法以自适应权值多特征乘性融合框架为基础,分别建立目标的颜色、边缘和纹理空间直方图,使用Mean Shift迭代,利用各特征空间概率分布图中目标与背景的BH系数,调整特征权值。该算法使跟踪不再过分依赖某一单一特征,实现了复杂背景下目标的准确跟踪。     

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。     

基于改进颜色直方图映射的目标跟踪算法

关于视觉跟踪技术问题与电目标背景颜色相关,针对于运动目标易受到背景颜色的干扰,提出了一种基于改进直方图映射的目标跟踪算法,为了抑止模型中混有背景颜色的干扰,并能准确定位目标.依据初始的目标模型(前景),以及跟踪过程中搜索范围(背景)的颜色直方图按照一定的比例关系建立起目标概率灰度值索引表,将索引表映射到跟踪搜索窗口中,采用meanshift算法在生成的灰度图中快速定位目标位置.实验结果表明,改进的颜色直方图映射算法能够从根本上抑止模型的背景干扰,并且meanshift均值漂移算法能够准确的定位目标.     

偏移校正的核空间直方图目标跟踪

针对传统均值漂移算法中核函数直方图对目标特征描述较弱、 跟踪窗不能动态调整容易导致目标跟偏或跟丢的缺点, 提出了一种改进的均值漂移跟踪算法.为提高目标特征描述的可靠性, 采用二阶空间直方图建立目标模型,以Bhattacharyya系数作为相似性度量; 通过偏移校正更新目标区域参数建立新的目标模型; 结合边缘与角点检测选取特征点建立仿射模型实现跟踪窗的调整; 根据卡尔曼残差判断目标是否被遮挡,从而选择卡尔曼滤波或是线性预测来确定目标位置. 实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,对相似背景干扰、目标大小与方向的变化以及短时遮挡具有鲁棒性.     

一种复杂场景下的运动目标跟踪算法

提出了一种基于跟踪窗口自适应和抗遮挡的目标跟踪算法。采用Mean Shift算法确定当前帧的目标位置,最优选取核函数带宽,使跟踪窗口能够根据目标尺寸大小作出自适应调整。利用Bhattacharyya系数作为遮挡的判断依据,当目标遮挡时引入卡尔曼滤波器估计目标的运动信息,进行后续状态预测。实验表明,该算法能有效跟踪复杂场景下的运动目标。     

基于改进直方图映射和均值移位目标跟踪算法

提出了一种改进直方图映射和均值移位结合的目标跟踪算法，根据目标模型各成分直方图比例系数建立索引表，索引号为颜色值，索引内容为颜色对应的归一化目标模型直方图，在索引表中查询输入图像颜色值构建反映目标出现概率灰度图；均值移位算法在生成灰度图中快速定位目标位置。对比实验结果表明，改进的直方图映射算法从根本上抑止模型背景干扰，均值移位算法准确定位目标；系统能实时准确跟踪运动目标。     

一种基于纹理和颜色的目标跟踪方法

研究视频物体识别系统,传统连续自适应均值偏移(Camshift)跟踪方法根据H分量建立被跟踪目标的颜色模型,而H分量易受亮度(V分量)的影响,造成不能准确跟踪运动目标.为解决上述问题,引入运动目标的纹理特征,先提取HSV颜色空间的H分量,把它转化为局部二元纹理(LBP)图,计算目标的LBP纹理直方图并把反向投影到LBP纹理图上,得到LBP纹理概率图,然后采用Camshift算法确定当前图像中目标的尺寸和中心位置.对手势和人脸跟踪进行仿真计算,实验结果表明,在跟踪过程中可以对目标进行稳定的实时跟踪,通过计算,也改善了传统方法,使识别人脸不受光照的影响,验证了改进方法的有效性.     

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。     

基于直方图得分和模板更新得分的实时目标跟踪

为了提高目标跟踪对背景颜色和目标形体变化的鲁棒性,在相关滤波器的基础上融合全局颜色直方图,提出一种互补性的跟踪方法。在基于检测的跟踪范式中,建立模板更新和直方图得分的线性组合模型;为了保持相关滤波器的有效性和捕获直方图信息,通过求解两个独立的岭回归问题来学习该模型;根据直方图得分和模板得分的学习结果进行迭代计算,以估计目标下一时刻的位置。实验在VOT-14和OTB-100两公开视频集中进行,实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法在平均覆盖和中心误差方面更优,对颜色、光照和形变均具有明显鲁棒性,且处理速度达到实时标准。     

基于声图像序列的快速目标跟踪算法

针对声图像具有对比度低、不同时刻目标回波变化大等特点,提出了一种基于卡尔曼滤波和数据关联算法的快速目标跟踪算法.该算法首先对声图像序列进行高斯平滑和自适应阈值分割处理,在此基础上建立卡尔曼滤波目标跟踪模型和数据关联目标匹配算法,分析计算了可跟踪的目标速度上限值.仿真结果表明,该算法可较准确地实现目标跟踪,允许的目标速度可满足实际应用的需要.同传统文献算法相比,该算法具有实时性好、鲁棒性强,能更好地适应目标分裂或合并等情形.     

卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法研究

近年来,视频车辆跟踪作为城市智能交通系统（ITS）的一个关键技术受到关注。本文针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不稳健性,提出一种基于卡尔曼粒子滤波的视频车辆跟踪算法,该算法利用基于重要区域的目标颜色直方图统计模型对视频车辆目标进行建模,并将其应用于卡尔曼滤波更新中,通过采用Mean Shift算法将卡尔曼滤波器引用到粒子滤波器当中,对车辆的运行轨迹进行校正,实现了局部线性滤波,实现了在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性的同时,兼顾其局部的线性高斯特性。实验结果表明,本文所提出的方法与传统粒子滤波方法相比,能够更准确地对车辆进行跟踪,同时保证了在复杂环境下性能的稳健性。     

基于Camshift与Kalman的目标跟踪算法

针对目标跟踪复杂的难点,提出了一种比较实用的跟踪方法。采用基于颜色概率分布的Camshift算法进行目标跟踪的同时,引入卡尔曼滤波,并给出模型参数。在目标发生遮挡时,使用卡尔曼滤波对目标运动状态进行估计。实验表明,算法能够对目标进行持续、稳定的跟踪。     

基于自适应压缩特征选择的实时目标跟踪算法?

针对压缩感知算法中的低维特征对目标重构效果较差的问题,提出基于自适应压缩特征选择的目标跟踪算法。该算法首先提取满足目标重构要求的高维压缩特征,再通过所提出的特征选择方法选择区分度高的低维特征作为目标的外观模型,从而降低计算复杂度。为自适应选择特征,采用一种差分方法控制特征维数,满足实时性要求。实验表明,与其他算法相比,文中算法具有更强的鲁棒性和实时性。     

基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪

运动目标的检测与跟踪在智能监控和车辆导航领域中得到了广泛的应用。该文提出了基于统计背景模型和α-β-γ滤波模型的运动目标检测和跟踪算法。在此方法中,首先建立背景的高斯模型,然后检测出场景中的运动目标,最后在目标检测的结果上,采用α-β-γ滤波器对检测出的运动区域进行运动参数估计,进而跟踪出运动目标的轨迹。实验表明,该方法能够有效地分割出序列图像中的前景目标,并提高了目标跟踪的稳定性。从而证明了该方法的有效性。     

显著度目标示性及背景自适应约束的目标跟踪算法*

针对目标受环境干扰和自身姿态变化引起的跟踪漂移和目标丢失等问题,提出显著度目标示性及背景自适应约束的目标跟踪算法.在粒子滤波跟踪框架中,首先根据贝叶斯显著度分别对目标区域和扩展目标区域内的像素特征加权,构建目标的示性模型.再根据背景区域的显著度,自适应地选择背景区域约束跟踪过程.最后根据目标当前的外观状态,利用目标与背景之间的关联性得到跟踪结果.文中算法的显著度目标示性模型降低目标匹配中的误差,自适应背景约束提高目标受到遮挡或姿态发生变化时的跟踪准确性.实验表明,文中算法具有较强的跟踪鲁棒性和较高的跟踪准确率.     

一种改进的Mean Shift跟踪算法

本文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标颜色分布的缺点, 提出了一种改进算法. 该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析, 根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换自适应地剖分目标的颜色空间从而确定对应于每一聚类的子空间. 在此基础上定义了一种新的颜色模型, 该模型统计落入每一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布, 并推导了一种相似性度量来比较目标和候选目标的颜色模型之间的相似程度. 最后基于该颜色模型提出了改进算法. 实验表明, 基于该颜色模型的改进算法比经典的Mean Shift算法具有更好的性能, 而跟踪时间与经典算法大致相同.     

直方图在视频监控系统中的应用

目标检测是数字视频监控系统中的关键技术。该文提出了一种基于灰度直方图的目标检测方法。背景差法和帧间差法是两种比较常用的目标检测方法。利用图象的灰度直方图对视频序列中的某一帧帧图象进行分析,对相邻帧进行分析比较,设定一个阈值来判断两帧之间的差异性,以此可以快速判断是否有目标出现。实验结果表明,此方法简单实用,能够快速有效地检测出目标的出现。     

基于自适应特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。