采用异常值检测及重定位改进的KCF跟踪算法

针对传统核相关滤波器（KCF）跟踪算法受光照变化、严重遮挡和出视野等因素影响,出现目标丢失现象时,跟踪器会将背景信息作为目标继续进行跟踪而不能重新定位目标的问题,在KCF的基础上,引入异常值检测方法作为目标丢失预警机制,同时,提出了目标丢失重检测定位机制。方法对每帧的峰值进行检测,发现异常峰值,则判定目标丢失或即将丢失,预警机制发出警告,停止目标模板更新,启动目标丢失重检测定位机制,在全帧搜索定位目标。实验结果表明,改进的算法精确度为0.751,成功率为0.579,较之传统KCF跟踪算法分别提高了5.77%和12.43%。解决KCF跟踪器在目标丢失后不能重新找回目标继续跟踪的问题,提升了跟踪算法的性能,实现了长期跟踪。     

使用PSR重检测改进的核相关目标跟踪方法

针对传统的基于核相关滤波器的跟踪方法（KCF）缺少跟踪失败检测的问题,提出了一种改进的KCF目标跟踪方法。改进的KCF跟踪器采用高斯窗口方法在目标位置上截取训练样本,这种采样方法可以获得更有效的目标信噪比并同时减少背景干扰信息的引入,从而使跟踪器可以在复杂场景下具有更强的适应性。在目标跟踪的过程中,通过相关运算的峰值旁瓣比检测目标跟踪是否失败,并在相关匹配值较高的位置学习目标检测器。一旦检测到跟踪失败,便对跟踪器进行纠正,恢复目标跟踪。通过实验验证了改进算法的鲁棒性,相比传统的KCF跟踪器的总体性能提高了13.2%。     

基于相关滤波器的长时视觉目标跟踪方法

为解决相关滤波器（CF）在跟踪快速运动目标时存在跟踪失败的问题,提出一种结合了核相关滤波（KCF）跟踪器和基于光流法的检测器的长时核相关滤波（LKCF）跟踪算法。首先,使用跟踪器跟踪目标,并计算所得跟踪目标的峰值响应强度（PSR）;然后,通过比较峰值响应强度（PSR）与经验阈值大小判断目标是否跟踪丢失,当目标跟踪丢失时,在上一帧所得目标附近运用光流法检测运动目标,得到目标在当前帧中的粗略位置;最后,在此粗略位置处再次运用跟踪器得到精确位置。与核相关滤波（KCF）、跟踪-学习-检测（TLD）、压缩跟踪（CT）、时空上下文（STC）等4种跟踪算法进行对比实验,实验结果表明,所提算法在距离精确度和成功率上都表现最优,且分别比核相关滤波（KCF）跟踪算法高6.2个百分点和5.1个百分点,表明所提算法对跟踪快速运动目标有很强的适应能力。     

特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法

针对KCF算法在跟踪过程中面对复杂场景、尺度变化等问题效果欠佳的问题,提出一个采用KCF跟踪器的特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法.提出一种方向梯度直方图和颜色直方图特征的特征融合方法;采用一种含有7个固定尺度因子的尺度池,采用响应最大的尺度更新当下尺度;使用平均相关峰值能量作为模板更新的指标,控制响应更新.将改进算法...     

基于改进KCF的移动机器人视觉行人跟踪系统

针对视觉跟踪机器人在跟踪目标被大面积遮挡和短暂丢失的场景下容易跟踪失败的问题,提出了一种基于改进核相关滤波(kernelized correlation filter, KCF)的移动机器人视觉行人跟踪系统。在传统KCF算法的基础上引入平均峰值相关能量(average peak correlation energy, APCE),结合APCE响应值和最大响应值判断目标丢失情况,并加入了两级重检测机制。在OTB2013数据集的目标丢失(out of view, OV)场景中,改进算法的成功率和精度分别达到0.626和0.592像素,比传统KCF算法分别提升了8.7%和10.9%,有效提高了算法在目标遮挡和短暂丢失场景下的跟踪鲁棒性。在有行人干扰的场景中进行跟踪实验,实验结果表明所提视觉行人跟踪系统能够稳定跟踪目标行人。     

基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断

针对互补性实时跟踪算法（Staple）在目标丢失后不能察觉,提出了基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断方法。在平均峰值相关能量的基础上通过对颜色直方图模型响应进行评估,提出了一种改进的跟踪置信度评估方法。根据跟踪置信度对跟踪状态进行评估,并在高置信度情况下使用目标区域构建目标相关性检验模板。当相关滤波模型响应置信度由低变高后,使用目标相关性检验模板与当前目标区域进行相关性检验得到相似度,根据相似度值大小判断目标是否丢失。在OTB-100标准数据集中选取22段视频进行验证,实验结果表明,所提出的方法在Staple算法跟踪过程中能够及时地检测出遮挡、出视野和光照变化等干扰因素导致的跟踪异常。能够正确地判断目标丢失,成功率达100%,为跟踪异常后是否进行目标重检测和实际工程应用中目标丢失判断提供可靠的依据。     

基于LCT+的自适应抗遮挡目标跟踪算法

在目标跟踪过程中,目标遮挡往往会造成跟踪器的性能下降,从而导致目标丢失。针对这一问题,提出一种基于LCT+核相关滤波的自适应抗遮挡目标跟踪算法。该算法在LCT+核相关滤波算法的基础上进行改进,利用双跟踪器自适应对目标进行跟踪,即根据两个跟踪器的输出响应值大小选择最优跟踪器跟踪目标;利用支持向量机自适应重新检测目标,即根据目标丢失帧的数量自适应调整检测框范围的大小;最后采用颜色直方图匹配的方法进一步验证预测的目标。相比原算法,所提算法采取双跟踪器自适应跟踪机制和支持向量机自适应重检测机制,有效避免了目标跟丢。在OTB50和OTB100两个大型基准数据集上对算法进行验证,结果表明该算法在距离精度和成功率的评估指标上都优于一些主流算法,并且在抗遮挡方面具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

基于改进KCF的多目标人员检测与动态跟踪方法

针对煤矿巷道光照不足、目标尺度变化剧烈、目标容易被遮挡和矿灯干扰等因素,导致对于井下的目标检测和跟踪存在成功率和准确度低的问题,提出一种基于改进核相关滤波（KCF）算法的多目标人员检测与动态跟踪方法,为避免井下复杂环境中由于光照不均引起检测失败,在改进的KCF算法中引入SSD检测算法,以提升对多目标人员检测能力。(1)读取待跟踪视频序列,使用经过井下数据集训练后的SSD算法检测图像中的目标,若没有发现目标则继续读取下一帧。(2)将检测到的目标放入跟踪器中,对图像进行预处理,通过比较将所有的检测框按照设定的阈值进行打分,并根据分值从高到低依次排列,高分的检测结果直接输出,低分的检测结果用于滤除不良信息,以提升检测速度。(3)通过KCF跟踪预测目标M帧后清空跟踪器,再重新进行目标检测。通过检测算法和跟踪算法的叠加,保证对目标的持续跟踪能力。实验结果表明：(1)该方法最后的损失值稳定在1.675附近,检测结果较为稳定。(2)经过训练后的SSD算法识别精度较训练前的SSD算法识别精度提高了52.7%。(3)该方法对矿井人员检测成功率、跟踪准确率分别为87.9%,88.9%,均高于其他4种算法（...     

改进的核相关滤波跟踪算法

主要针对核相关滤波（KCF）跟踪算法无法解决目标跟踪中尺度变化及目标丢失问题,提出了一种改进的核相关滤波目标跟踪算法。在训练位移滤波器的基础上增加了一个尺度滤波器来改进目标尺度变化问题。为解决目标丢失问题,结合了遮挡处理机制,当判断目标受到遮挡面积较小时使用支持向量机（SVM）对样本进行在线训练,当目标遮挡时使用再检测分类器进行检测。实验结果表明,该方法与其他优秀跟踪算法比较跟踪精度有明显提升。     

尺度自适应的核相关滤波跟踪器

为了解决核相关滤波（KCF）跟踪器中目标尺度固定的问题,提出了一种尺度自适应的跟踪方法。首先利用Lucas-Kanade光流法跟踪相邻视频帧之间特征点的运动,引入前向后向跟踪方法保留可信特征点;其次将可信点用于尺度变化估计;然后将尺度估计应用到可调高斯窗上;最后运用前向后向跟踪算法来判断目标是否处于被遮挡状态,修改了模板更新策略。解决了核跟踪滤波器中目标尺度固定的限制,使得跟踪器更具鲁棒性与准确性。在目标跟踪视频集上测试算法效果。实验结果表明,所提算法在成功率图与精确度图排名上均优于原KCF、TLD、Struck算法。与原方法相比,改进后的方法能更好地适用于有尺度变化与遮挡的跟踪。     

基于机器视觉的打磨工件跟踪方法研究

为克服在自动化生产中跟踪打磨工件时受尺度变化、部分遮挡等因素影响跟踪效果的问题,提出了一种基于机器视觉的打磨工件长时间目标跟踪算法。该算法对传统的KCF目标跟踪算法做了尺度估计、质心位置预测和质心修正重定位的改进,首先在与传统KCF算法结合的基础上,计算出运动目标质心位置的同时引进尺度金字塔来进行目标尺度估计;然后提出一种质心位置预测方法估计其质心运动;最后为了防止目标丢失使用质心修正重定位方法进行质心重定位,提高了跟踪的稳定性。实验证明,在工件发生尺度变化、部分遮挡等的情况下,本文方法具有良好的检测效果,并具有较强的鲁棒性。     

基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法

为了解决KCF目标跟踪中由于目标遮挡和目标尺度的变化造成跟踪目标丢失的问题,对核相关滤波器(KCF)目标跟踪的框架进行了研究,提出了一种基于KCF和SIFT特征的抗遮挡目标跟踪算法,引入了一种目标跟踪丢失后重新搜索定位目标的策略。利用尺度金字塔估计出目标的尺度,实现跟踪框自适应目标尺度大小,通过核相关滤波器(KCF)跟踪算法对目标进行跟踪。跟踪过程中对目标遮挡情况进行判断,当目标遮挡时,对当前帧跟踪框内的目标提取SIFT特征,生成模板特征。提取下一帧视频图像的SIFT特征并与模板特征进行匹配,框出与模板特征相匹配的目标,对目标继续进行跟踪。通过TB数据库标准视频序列和实际环境拍摄的视频序列进行测试。实验结果表明,跟踪框能适应目标的大小,在目标发生遮挡的情况下,能够重新找到目标并进行准确跟踪。     

联合YOLOV3和核相关滤波算法的红外视频目标检测及跟踪

红外热成像视频与可见光视频相比噪点较多,细节模糊,缺少颜色特征,传统算法常出现目标检测错误、目标跟踪丢失的情况.对此,将YOLOV3目标检测算法与核相关滤波算法相结合,进行红外视频目标的检测及跟踪任务.加载训练后的YOLOV3网络模型进行第一帧目标检测,完成目标跟踪的初始化目标选取,使用KCF算法对后续视频帧进行目标跟...     

融合深度信息的移动机器人跟踪方法研究

在复杂场景及目标外观剧烈变化条件下，核相关滤波器方法跟踪模型易受干扰，造成跟踪窗不能自适应及目标丢失问题，提出一种融合深度信息的移动机器人跟踪系统。通过边缘交叉搜索法进行目标尺度框估计，通过轴向相对动能波动法进行跟踪失败检查，利用尺度池和搜索策略实现目标丢失找回。实验结果表明，结合核相关滤波器和场景深度信息的方法可以有效实现目标跟踪窗口自适应、目标丢失后找回，在移动机器人上具有较稳定的应用效果。     

引入目标分块模型的核相关滤波目标追踪算法

为了降低目标追踪过程中光照变化、尺度变化、局部遮挡等因素的影响,提出一种引入目标分块模型的核相关滤波（KCF）目标追踪算法。首先,通过融合方向梯度直方图特征和色名属性特征来更好地表征目标;其次,通过构建尺度金字塔对目标进行尺度预测;最后,利用特征响应图的峰值旁瓣比值检测遮挡,并通过引入高置信度分块重定位模块和模型自适应动态更新来处理局部遮挡问题。在多个数据集上与当前多个主流算法进行对比实验,实验结果表明,所提算法具有最高精度和成功率,且比KCF算法分别提升了11.89%和15.24%,表明所提算法在应对光照变化、尺度变化、局部遮挡等因素时具有更强的鲁棒性。     

结合改进角点检测的优化核相关滤波方法

通常,核相关滤波（KCF）算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。     

六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究

动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF（Kernel Correlation Filter）的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。     

基于时空显著性的双核KCF目标跟踪算法

传统的核相关滤波器跟踪算法(KCF)在模板更新上容易出现跟踪误差累计,从而导致目标跟踪过程中出现跟踪漂移问题。针对该问题,提出了一种时空显著性的双核KCF目标跟踪的方法。该算法引入了一种时空显著性方法来搜索目标区域的显著特征和姿态稳定的局部区域。利用该局部区域对跟踪过程中产生的累计误差有较低的敏感度特性,能够减少跟踪过程中的累计误差。然后再结合原目标和显著区域建立一个双核跟踪机制,在跟踪过程中不断对原目标跟踪结果进行微调,降低跟踪累计误差。此外,针对快速运动的目标相邻帧偏移量较大的问题,提出了一种锚点预测机制,使得跟踪锚点与目标位置更接近,能够更准确地跟踪到目标。在大型公共数据上测试的实验结果表明,提出的算法在光照、遮挡、变形、快速运动、旋转以及背景杂波等复杂情况下,均具有较强的适应性。