共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
2.
针对DSST算法对目标方向发生变化时易出现的跟踪丢失问题,提出了一种目标尺度和方向自适应稳健跟踪算法.算法首先提取目标候选区域HOG和HSV特征,通过相关滤波算法构建多特征融合的二维定位滤波器,从而精确确定目标的中心位置.然后,根据方向池用HOG特征构建一维方向相关滤波器确定目标的最佳方向.并通过构建一维尺度相关滤波器确定最佳尺度.最后,根据PSR值变化情况调整相关滤波模型更新的权重,使模型适应目标的变化特征.选取OTB2013部分数据集进行测试,实验结果表明,上述算法距离精度保持在15pixels以内,成功率较DSST算法提高了20.1%,并且展示了上述算法对跟踪目标的尺度和方向变化具有鲁棒性和有效性. 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
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。 相似文献
8.
9.
为了解决目标跟踪中常见的尺度变换、相似目标、背景嘈杂等问题,提出了自适应尺度的上下文感知相关滤波跟踪算法.针对以上问题,在相关滤波跟踪算法的基础上将目标周围的上下文信息作为硬负样本引入分类器中学习,强化分类器的判别能力;通过尺度池在线学习判别式尺度滤波器,在目标位置估计最佳目标尺寸;通过图像帧差均值来评估目标状态并自适... 相似文献
11.
近年来,相关滤波(CF)方法在目标跟踪领域的应用取得了骄人的成绩.本文针对相关跟踪在目标遮挡时效果不佳以及尺度变化方面不敏感的问题,提出了一个有效的遮挡检测机制和尺度变换策略.将跟踪目标以中心为原点分成四块矩形块,通过计算分析四块的峰值响应(Peak-to-Sidelobe Ratio,PSR)来判断目标受遮挡情况.并依据之前四个峰值响应点的位置,提出一个新的自适应尺度更新策略.在具有遮挡,尺度变化,光照变化等问题的公开数据集上对该方法进行测试,仿真实验表明,本文提出的自适应尺度的核相关滤波(OSCF)具有良好的跟踪性能. 相似文献
12.
为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法.在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测.然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计.模型的高置信度更新由两个响应图的平均... 相似文献
13.
自适应尺度目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果. 相似文献
14.
针对核相关滤波目标跟踪算法中对局部上下文区域图像提取的HOG特征图在复杂环境下不能保证目标跟踪的精度问题,提出了一种核相关滤波与孪生网络相结合的目标跟踪算法.首先在首帧输入图像中提取HOG特征图并建立相关滤波器模板,同时提取经过孪生网络的目标区域图像特征图;然后若后续帧输入图像帧数不为5的倍数则提取仿射变换HOG特征图... 相似文献
15.
背景感知相关滤波(Background-aware correlation filters, BACF)算法有效地解决了相关滤波类跟踪算法中的边界效应问题,提升了训练样本集的质量和数量,能够精确估计目标的位置变化,从而提高了跟踪器的性能。然而为了检测尺度变化,BACF算法通过多次重复计算不同尺度的目标区域,严重影响了跟踪速度。本文在BACF算法的基础上,采用平移加尺度滤波的思想,设计独立的一维尺度滤波器,与BACF算法无缝结合。只需预测一次目标的位置变化,再利用尺度滤波器预测目标尺度变化。因为两个滤波器单独训练、局部优化,尺度滤波器计算量远小于BACF算法,所以本文算法在保证精准预测目标尺度变化的同时极大提升目标的跟踪速度。实验结果表明:与BACF算法相比,本文算法在不损失跟踪精度的基础上提高约75%的跟踪速度。 相似文献
16.
相关滤波算法因其优越的高效性和鲁棒性被广泛应用于目标跟踪领域,但是该算法无法很好地处理目标遮挡和尺度变化等问题。针对该现象,提出了一种融合相关粒子滤波目标跟踪算法,该算法采用多个相关滤波器,学习到更多目标信息和背景信息,提高了目标与背景辨识度,并且引进了粒子滤波随机采样策略,在目标离开遮挡物时能够快速捕捉到目标。在尺度估计中引入了多尺度因子,对定位到的目标进行多尺度缩放,选用与滤波器响应值最大区域对应的尺度因子作为缩放比例,从而对目标进行尺度更新;粒子滤波算法随着粒子数目的增加,其计算量也随着增加,针对该问题,提出了基于粒子繁衍的重采样算法,在跟踪效率上做了提升。对提出的算法进行了三部分对比实验,实验结果验证了提出算法在处理目标遮挡和尺度变化问题上的有效性。 相似文献
17.
针对传统的KCF(核相关滤波器)目标跟踪算法在严重遮挡情况下出现目标跟踪漂移和丢失的问题,提出了一种改进的KCF目标跟踪算法.在传统的算法上增加了遮挡判断,如没有出现遮挡,则用KCF进行跟踪;若发生遮挡则用粒子滤波进行预测,然后把预测位置送给KCF算法.最后OTB-13的测试库选择David2、David3和Soccer视频遮挡序列进行跟踪测试,跟踪结果表明了改进方法的有效性;然后选择50组视频序列比较算法的有效性,相比传统的KCF算法,其跟踪精度和成功率分别提高了6.1%和2.9%.在目标发生严重遮挡时,该算法具有良好的鲁棒性. 相似文献
18.
针对复杂环境下仅使用单一图像特征跟踪精度和鲁棒性差的问题,提出一种多特征融合的相关滤波目标跟踪算法。该算法首先从目标和背景区域分别提取方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征、颜色直方图特征和卷积特征,采用固定权重方法融合HOG特征和颜色直方图特征的特征响应图,然后将该层融合结果与卷积特征响应图采用自适应权重融合策略进行融合,基于融合后的响应图估计出目标位置,并采用尺度估计方法解决目标尺度变化问题,最后采用稀疏模型更新策略进行模型更新。在OTB-2013公开标准测试集中验证本文算法性能,并与主流的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明,与其中最优算法相比,本文算法的平均距离精度值和平均重叠精度值都有所提高。本文算法由于有效地利用了HOG特征、颜色直方图特征和卷积特征,在复杂场景下目标跟踪的准确性和鲁棒性都优于其他算法。 相似文献
19.
针对当前相关滤波跟踪算法在抗背景干扰、响应融合方式以及模型更新策略上的不足,提出一种基于上下文感知与自适应响应融合的相关滤波跟踪算法.通过引入上下文感知技术,提高算法在背景杂波及遮挡等跟踪场景下的鲁棒性;通过研究HOG特征和颜色直方图特征二者响应图和响应值的特点,提出一种自适应响应融合方法,提升融合响应图的可靠性;在模... 相似文献