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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
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针对复杂场景下目标遮挡和尺度变化所导致的跟踪效果不佳问题,提出一种基于融合特征的多尺度快速相关滤波跟踪算法。首先,对目标的3种特征降维融合构成特征矩阵;其次,采用主成分分析思想实时地提取显著特征,重构特征矩阵,在有效降维的同时训练位置相关滤波器;最后,利用融合特征矩阵训练尺度相关滤波器,从而准确预测目标位置和尺度。实验部分将改进算法与目前流行的相关滤波跟踪算法进行比较,结果表明,改进算法在目标遮挡和尺度变化场景下跟踪精度较高,平均跟踪速度达到52.5 frame/s。 相似文献
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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
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针对图像目标跟踪问题,为提高跟踪精度,提出了一种多特征融合的自适应相关滤波跟踪算法。算法首先选取HOG和CN两种互补特征,分别训练两个相关滤波跟踪器跟踪图像目标,然后利用提出的响应图置信度计算公式计算两个跟踪器的响应图权重并进行自适应融合做出决策。滤波器更新阶段,算法结合两个特征的响应图置信度与两帧之间的变化率动态调整滤波器学习速率。仿真实验采用跟踪基准数据库(OTB-2013)中的36组彩色视频序列进行实验,对比了流行的相关滤波跟踪算法,结果表明,该算法在平均跟踪精度上优于其他算法,具有一定的应用价值。 相似文献
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从建立目标模型到几种跟踪滤波器的算法原理进行了分析,算法性能各异,在相同的目标跟踪情况下,它们的跟踪精度、实时性有很大区别。对同一种典型的目标运动,用不同算法进行了数据仿真,验证了这几种典型跟踪滤波算法的性能差异。 相似文献
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相关匹配算法是光电跟踪领域的经典算法之一。首先利用基于梯度调整的平均灰度法进行图像分割,得到二值化图像,其次对该图像利用数学形态学进行图像滤波,在此基础上设计出一种新的相关匹配算法进行电视红外图像跟踪,实验结果表明该方法具有很强的抗干扰性,可用于复杂背景下的目标跟踪,可用于实时图像处理中。 相似文献
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针对背景感知相关滤波算法对目标进行尺度预测时采用图像金字塔,在跟踪过程中需要根据多尺度的目标样本训练出跟踪滤波器,导致跟踪过程中存在计算开销大、跟踪速度慢的问题,提出了一种基于密度峰值聚类的全尺度跟踪方法。分别提取搜索区域中目标和背景的特征信息,通过密度峰值聚类方法分别对目标和背景进行聚类;通过单尺度的滤波器对目标位置进行粗预测,并通过交替方向乘子法(ADMM)降低滤波器训练的时间复杂度;对搜索区域中的前景点和背景点进行分类,并根据尺度置信度得到目标的最终位置与尺度。该算法和目前一些主流的跟踪算法在公共数据集通过在OTB2013、OTB2015和DTB70上进行实验,在有效提高跟踪速度的前提下,面对旋转、遮挡等多种复杂情况时的跟踪效果较好、跟踪成功率较高,满足实时性要求。 相似文献
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针对在长时跟踪中,快速运动、遮挡等复杂情况很容易引起模板漂移,导致跟踪失败的问题,提出一种适合长时跟踪的自适应相关滤波算法.首先融合HOG特征、CN特征和灰度特征,在增强特征判别力的同时,结合EdgeBoxes生成检测建议并找到最优建议,实现跟踪器尺度与纵横比的自适应;然后利用高置信度跟踪结果来避免模板被破坏,将目标移动速度与边缘组数结合起来形成一种新的自适应更新率,并对每一帧目标框的尺度进行校正;最后在跟踪失败的情况下,应用增量学习检测器以滑动窗口的方式恢复目标位置.在标准测试集上与基于相关滤波的7种算法进行对比,实验表明,该算法在精确度和成功率上均取得较优效果. 相似文献
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针对核相关滤波目标跟踪算法中传统手工特征的不足,以核相关滤波方法的目标跟踪技术作为研究对象,利用深度卷积神经网络自动提取待跟踪目标的深度卷积特征,来代替传统的手工特征,利用从不同卷积层提取到的深度卷积特征分别经过核相关滤波器学习来得到不同的特征图,然后对多个特征图进行加权融合来确定待跟踪目标在视频序列中的位置,以此来提高跟踪算法在复杂干扰背景下的鲁棒性。 相似文献
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视觉跟踪是计算机视觉的一个重要方向,而核相关滤波(KCF)跟踪是视觉跟踪领域中的一种比较新颖的方法,它不同于传统基于目标特征的方法,不仅具有较高的跟踪精度,而且具有较快的跟踪速度,在实际应用中效果显著。但当物体快速运动或存在较大尺度变化等时,该方法无法准确地跟踪目标。文中提出的基于核相关滤波器的改进算法有效地解决了上述问题,其通过随机更新多模板匹配,确定了核相关滤波的学习因子,从而实现了学习因子自适应更新模型。实验结果表明,该算法根据不同的场景能快速地调整学习因子,从而提高跟踪的成功度。通过自适应学习因子和多模板匹配,该算法对部分遮挡、光照和目标尺度变化具有较强的适应性。 相似文献
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特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的. 相似文献
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