HLBP与颜色特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪改进算法

针对只采用颜色特征的经典粒子滤波目标跟踪算法无法适用相同颜色干扰情况的缺陷,提出一种结合HLBP特征与颜色特征的自适应粒子滤波跟踪算法. 该算法采用Haar型局部二值模式算子(Haar local binary pattern,HLBP)提取的HLBP纹理特征与颜色特征结合,通过自适应权值动态调整颜色特征和纹理特征在追踪过程中的比重,实现颜色纹理特征的自适应融合. 实验表明,该算法改进了相同颜色干扰情况下的追踪效果,并在目标被遮挡的情况下仍能持续稳定地追踪,提高了追踪的准确度和适用性.     

融合模糊统计纹理特征的多线索粒子滤波跟踪

针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法。使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹理特征(FSTF)表达空间纹理信息,然后将其自适应地与区域颜色特征融合构建多线索的观测模型。在粒子滤波跟踪过程中,使用基于K-means的粒子权重聚类进行更为准确的后验分布估计。在重要性重采样阶段,保留高权重粒子的同时基于当前目标状态的先验分布产生新粒子,避免了粒子退化并保证了粒子的多样性。在标准测试集上的实验结果表明:相比其他基于粒子滤波框架的跟踪算法,本文方法能够得到更高的跟踪精度和成功率。与其他效果突出的流行跟踪算法相比,本文方法能在光照变化、目标形变和背景扰动场景下取得更好的跟踪效果。     

融合颜色和梯度方向直方图的粒子滤波跟踪算法

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法在复杂环境下会导致跟踪失败的问题,提出了一种融合颜色直方图和梯度方向直方图,形成一种新的综合直方图特征的粒子滤波跟踪算法.颜色直方图是对目标在彩色图像中的全局描述,而梯度方向直方图包含了一定的结构信息,两者可以互为补充.实验结果表明,采用综合直方图特征能够在背景颜色干扰导致目标颜色特征鉴别能力丧失的情况下,仍能稳定可靠地跟踪目标,提高了跟踪精度,具有较强的鲁棒性.     

基于模糊逻辑的多特征融合的粒子滤波跟踪算法

传统粒子滤波跟踪方法采用单一的特征信息,存在跟踪精度低、鲁棒性弱的缺点,为此本文提出了一种基于模糊逻辑的融合颜色和局部二值模式(LBP)的粒子滤波跟踪方法,提高了目标跟踪的精度。首先,提取出能够表征目标的局部二值模式和基于核函数的加权颜色直方图两种信息;然后,利用模糊逻辑的方法对两种特征进行有效的自适应融合。大量试验表明本文算法在复杂环境下能够进行有效的跟踪,具有较强的鲁棒性和准确性。     

一种基于多特征融合的视频目标跟踪方法

针对复杂场景下多特征跟踪算法适应性不强的问题,提出一种多特征有效融合和更新的目标跟踪方法.该方法首先在粒子滤波框架下采用加权融合的方式对目标进行多特征观测和相似性度量,通过分析粒子的空间集中度和权值分布建立一种有效的融合系数计算方法,使融合结果更加准确可靠.然后选取可信度高的特征检测遮挡,并动态调整目标模型的更新速度,以降低算法受目标变化和部分遮挡的影响.实验证明该方法对复杂的跟踪场景具有更强的鲁棒性,并适用于目标被遮挡时的跟踪.     

视频序列的多特征粒子滤波跟踪方法

提出了一种应用于视频序列的多特征粒子滤波（PF）跟踪算法,该方法在重采样后,对每一粒子应用CamShift算法,使所有粒子都趋于一个局部稳定的位置附近. 其中,权重中的似然函数根据颜色与边缘直方图分布的Bhattacharyya系数更新．该方法结合了CamShift计算量小的特点,使PF用较少的粒子能够对目标较准确的跟踪. 实验结果表明,该方法对遮挡具有一定的鲁棒性．     

基于肤色模型与粒子滤波的人脸自动检测、跟踪算法

首先通过一种基于亮度聚类的肤色模型,检测人脸的初始位置;其次提出了一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法,用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在柱子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新来跟踪人脸位置.实验表明,该算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

基于多线索融合的抗遮挡目标跟踪算法

根据多线索融合的思想,提出了一种鲁棒的抗遮挡目标跟踪算法.采用基于核密度椭圆的二值形状模板和颜色直方图模板作为跟踪线索,引入目标可视度来评价目标遮挡时颜色线索和形状线索的可信度,自适应地融合两者的信息得到最终观测模型,在粒子滤波器的框架下对目标进行跟踪.实验结果表明,在遮挡情况下,本文算法比传统的基于单一线索的算法有更好的鲁棒性.     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪

神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融合粒子滤波算法,实现自动跟踪神经丝蛋白质.此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题.但在重采样过程中,容易造成一些粒子丢失各向异性而导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,故结合粒子滤波算法提出了一种改进重采样约束方法.实验结果表明,基于改进重采样法及多方法融合的粒子滤波算法较传统算法能有效地减少样本贫化问题,并且可以高精度地跟踪移动、变形的神经丝蛋白质,为医学中神经丝蛋白质研究提供了新支撑方法.     

Multi-feature integration kernel particle filtering target tracking

In light of degradation of particle filtering and robust weakness in the utilization of single feature tracking,this paper presents a kernel particle filtering tracking method based on multi-feature in...     

改进的梯度与肤色融合均值移动粒子滤波人脸跟踪

针对单一肤色特征的跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出一种多特征融合的均值移动粒子滤波(MSPF)跟踪算法.该算法用肤色特征与梯度特征表示候选目标,通过粒子滤波与均值移动算法进行特征融合.实验结果表明,该算法能够较好地提高跟踪效率,并对光照、人脸遮挡和人脸旋转等有一定的适应性.     

基于粒子滤波/Mean Shift的改进跟踪算法

针对单一特征所带来的跟踪不稳定问题,该文提出一种基于纹理特征粒子滤波/Mean Shift的改进目标跟踪算法。该算法中建立一种选择反馈机制,首先对目标同时进行基于纹理信息的粒子滤波和基于颜色信息的Mean Shift两种算法的跟踪,然后对两种算法的跟踪结果进行比较,选择结果较好的输出,并把结果反馈到粒子滤波与Mean Shift中作为下一帧处理的初始值。实验结果表明,该方法克服了单一特征所带来的跟踪不稳定问题且具有较强的鲁棒性。     

基于遗传算法和粒子滤波器的非刚性目标跟踪

基于目标颜色特征，将遗传算法和粒子滤波器相结合进行非刚性目标的实时跟踪：一般情况下，采用遗传算法跟踪目标，以最优个体作为目标状态；当发生较严重遮挡时，最优个体不一定是目标的真实状态，利用粒子滤波器的思想，以各个体的加权平均作为跟踪结果来克服遮挡影响。实验结果表明该混合算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.     

Robust multiple face tracking via mixture model

Based on particle filter framework,a robust tracker is proposed for tracking multiple faces of people moving in a scene.Although most existing algorithms are able to track human face well in controlled environments,they usually fail when human face appearance changes significantly or it is sheltered.To solve this problem,we propose a method using color,contour and texture information of human face together for tracking.Firstly,we use the color and contour model to track human faces in initial images and extract pixels belonging to human face color.Then these pixels are used to form a training set for setting up texture model on eigenspace representations.The two models then work together in following tracking.To reflect changes in human face appearance,update methods are also proposed for the two models including an adaptive-factor by which the texture model can be updated much more effectively when the human face’s texture or rotation changes dramatically.Experiment results show that the proposed method is able to track human faces well under large appearance rotation changes,as well as in case of total occlusion by similar color objects.     

基于遗传算法和粒子滤波器的非刚性目标跟踪

基于目标颜色特征,将遗传算法和粒子滤波器相结合进行非刚性目标的实时跟 踪：一般情况下,采用遗传算法跟踪目标,以最优个体作为目标状态;当发生较严重遮挡时,最优个体不一定是目标的真实状态,利用粒子滤波器的思想,以各个体的加权平均作为跟踪结果来克服遮挡影响.实验结果表明该混合算法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪

针对目标遮挡、形变等复杂环境中多目标跟踪准确性低的问题,提出了一种多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪算法．首先,该算法根据目标检测响应进行初步关联,在线选取正负样本,通过融合颜色直方图、方向梯度直方图特征以及光流信息构建目标的特征模型;然后利用霍夫森林学习,形成可靠的长轨迹;最后采用多特征融合的轨迹匹配算法,引入颜色直方图的相似性度量和基于Gabor滤波器的特征点匹配两种方式,形成加权融合的概率矩阵,将长轨迹逐级关联为目标的完整轨迹．实验表明,该算法在多个复杂环境的视频序列中,可以有效解决目标形变、相互遮挡等问题,能实现多目标的鲁棒性跟踪．     

一种无人机航拍目标的长期跟踪算法

针对无人机在航拍目标跟踪的复杂场景过程中,运动目标可能会被遮挡或不确定跟踪,导致视觉模型出现逐渐损坏、漂移和不可逆转失败等问题,提出了一种无人机航拍目标的长期跟踪算法.首先,进行互补分类器多特征自适应融合设计,在贝叶斯分类器中采用颜色直方图特征,在相关滤波器中采用方向梯度直方图、灰度以及颜色名特征;结合多种特征的优点,...