密集人群场景下的行人检测与跟踪

针对日常户外高密度遮挡人群,本文提出一种基于行人头部检测的高效、鲁棒的多人跟踪方法。由于高密度人群的遮挡问题严重,因此提取背景的方法不可行。通过基于Haar-like特征的Viola-Jones分类器对视频中行人的头部正面进行检测,同时通过基于头部轮廓特征的Logistic回归对视频中行人的头部背面进行检测。确定行人的头部位置后,提取基于颜色直方图的头部特征,最后使用粒子滤波跟踪行人的头部。实验表明本方法能够高效地跟踪高密度遮挡的人群。     

基于深度学习和颜色特征的行人跟踪算法

针对行人跟踪算法中因行人遮挡而导致行人跟踪准确率低、跟踪速度慢的问题,论文提出了一种基于深度学习和颜色特征的行人跟踪算法。首先利用yolov5目标检测算法检测行人,得到带有行人框的视频帧,同时利用检测框坐标信息判断行人之间是否存在遮挡,若有遮挡,则把遮挡区域像素设为0,分割出非遮挡区域,将非遮挡区域转化为HSV颜色空间,量化HSV分量,构造颜色特征直方图,并表示为一维向量G。其次,以第一帧行人检测框坐标为基础构建行人跟踪模型,初始化跟踪对象,并根据行人质心变化预测行人位置。在公开数据集MOT-16数据集上测试,MOTA为49.78%,相比于Sort和DeepSort算法分别提高1.51%和0.33%,在IDF1分数上分别高于Sort和DeepSort算法7.07%和3.46%。跟踪速度比DeepSort提升24%。     

多检测器融合的行人检测研究

针对基于梯度方向直方图的行人检测尚存在实时性不足的问题,提出了一种多检测器融合的行人检测方法。利用Haar型特征的Adaboost进行头部粗检,由于图像行人姿态或尺度的原因会导致这一过程出现漏检;采用Canny算子获取图像轮廓,并根据颜色信息获取图像轮廓,通过椭圆拟合提取图像中可能检测区域;根据前面粗检的结果,对候选区域合适变换尺度,提取PHOG特征,并采用线性SVM对其进行判决。在INRIA样本库上的测试结果表明该方法是有效可行的。     

基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法研究

针对行人运动的随机性导致运动状态模型适应性差和人在行走过程中可能发生短时全部或局部遮挡导致行人跟踪算法精度较低的问题,提出基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法;建立了行人运动时间序列模型;给出了基于对视频序列初始帧的检测,确定行人的位置、宽高等作为跟踪先验信息的方法;由先验信息计算加权颜色直方图构建初始粒子群分布,并利用时间序列运动模型预测粒子在下一时刻的状态分布,并更新粒子权值;根据有效粒子的个数判断是否进行重采样;最后由所有粒子的加权和估计行人的运动状态;仿真实验表明:文中提出根据行人的运动轨迹时间序列运动模型可使行人的状态估计更准确,预测误差进一步减小,预测精度得到了提高.     

基于可变形部件模型的粒子滤波快速行人检测与跟踪

针对视频中的行人检测和跟踪问题,提出一种基于可变形部件模型的快速行人检测、改进粒子滤波的行人跟踪算法。在行人检测阶段,为了改善非刚体行人的检测精度,采用了混合多尺度可变形部件模型;同时为了加速行人底层特征的计算,采用了基于预测算法的快速特征金字塔计算行人特征,代替传统的计算图像特征金字塔的每一个尺度特征。在行人跟踪阶段,采用时变的状态空间模型和基于颜色梯度直方图的观测模型对检测到的行人进行跟踪。实验证明,改进的行人检测算法可以在性能损失忽略不计的条件下,大大提高检测速度,并且相对于传统的行人跟踪,改进的粒子滤波算法对行人这一非刚性目标能实现较好的跟踪。     

基于Cauchy模型的行人轮廓提取及目标检测

为了提高行人目标轮廓参量的提取精准度数值,实现对待监测目标的实时稳定跟踪,提出基于Cauchy模型的行人轮廓提取及目标检测算法;基于Cauchy分布原理,估计行人轮廓目标的最大似然值,再结合计算第二类统计量方法,完成基于Cauchy模型的行人目标统计建模;在此基础上,建立卷积神经网络,利用卷积化与反卷积参量,提取Gabor行人轮廓特征;在目标图像分割理论的作用下,识别既定区域内的所有行人目标,持续标记各类已存在的行人目标,实时检测行人轮廓目标,实现基于Cauchy模型行人轮廓提取及目标检测;实验结果表明,与Kinect型检测算法相比,应用Cauchy型算法后,行人目标轮廓的检测精度值提高至93%,而PTR实测指标降低至3.97,可有效实现待监测行人轮廓目标的实时稳定跟踪。     

一种基于运动检测的行人多目标跟踪算法

针对固定摄像头下的行人跟踪问题,提出一种基于运动检测的多目标跟踪算法。在运动目标检测中,先利用没有目标出现的视频帧建立背景图像,然后计算背景差并计算差分图像的梯度以提高运动区域的检测能力,最后利用区域合并法得到完整的运动目标区域,并间隔一定的时间更新背景模型。在检测到运动目标后转入跟踪。在跟踪目标时,对于有遮挡和没有遮挡的情况分开处理:若目标之间未发生遮挡,基于目标的中心距和加权的颜色直方图特征进行匹配跟踪;当发生遮挡时,用卡尔曼滤波器预测目标的位置。实验证明,相对于传统的基于背景差法的多目标跟踪,该算法能提取更完整、准确的目标区域,对行人这一非刚性目标能实现较好的跟踪。     

基于多线索混合的交通标志检测与跟踪

提出一种基于多特征融合的交通标志检测、识别和跟踪算法.在检测阶段,先利用颜色信息提取出感兴趣的区域:然后利用角点、几何特征等信息检测出交通标志.在识别阶段,首先根据颜色和形状的对应关系进行粗分类;然后针对每一类标志建立一个二叉树结构的支持向量机多分类器用于识别其具体含义.为了减少误识别率,在跟踪阶段采用Lucas-Kanade的特征点跟踪算法跟踪交通标志.实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性.     

行人轮廓检测算法研究

针对当前流行的汽车行人避碰系统中行人轮廓检测效果不够理想的情况,改进行了人轮廓的检测。利用数学形态学操作方法先对视频图像进行处理,然后利用优选出的Canny算子对行人图像进行边缘检测,再使用曲线拟合技术对行人轮廓进行加工,获取完整的行人轮廓曲线,为行人识别与跟踪奠定坚实的基础。试验结果表明,该方法能有效地去除行人轮廓的干扰因子和孤岛,获得较为完整的行人轮廓曲线。     

基于HOG和颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法的研究

行人跟踪技术是一种现代摄像预警技术,其能够起到对行人位置和动作的判定,并及时通过报警系统给予使用者相应的提示,能够有效避免过多的交通事故的发生。本文即是针对基于HOG和颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法进行研究,对算法理论和算法描述进行分析,并对算法当中的HOG特征、颜色特征以及融合二者的粒子滤波算法进行了分析,同时针对于行人遮挡的检测情况进行了探讨,以期能为相关工作提供参考。     

基于肤色模型和椭圆环模板的人脸跟踪及姿态估计

文章提出了一种基于肤色模型,结合椭圆环模板进行人脸跟踪及姿态估计的算法。该算法在基于肤色模型实现人脸跟踪及特征定位的过程中首先利用肤色模型定位人脸肤色区域,在跟踪中增加了自适应学习模块,使得原始的肤色模型能够在不同光照下实现自适应调整。然后利用人脸形状的先验知识,通过椭圆环模板实现人脸边缘的精确定位。最后根据所得到的面部特征和人脸边缘位置估计出人脸的姿态。实验表明,该算法能够在自然光照条件下取得较为满意的跟踪结果,同时对人脸在旋转、缩放、遮挡等条件下,多人脸背景下的跟踪有较强的鲁邦性。     

基于多特征融合的粒子滤波算法研究

传统的粒子滤波跟踪算法只依靠单一的颜色特征作为跟踪依据。在复杂背景或者遮挡物颜色与跟踪目标接近时传统的粒子滤波算法很容易造成跟踪目标丢失。针对该问题,提出一种基于多特征融合的粒子滤波算法,该算法按一定的权值系数利用目标的颜色特征和边缘特征来构建似然函数作为跟踪目标的跟踪依据,克服了依靠单一颜色特征跟踪目标的跟踪算法的不足。实验结果表明,多特征融合后的跟踪算法有较好的跟踪性能。     

基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪

在光照和目标形变等外部条件变化的情况下,仅利用目标的单一特征难以鲁棒的跟踪目标。提出了一种基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪算法,在粒子滤波跟踪框架下,用直方图模型表征目标的颜色和边缘特征,通过两种特征后验概率之间的"协作"与"学习"实现特征融合,各种场景的试验结果比较表明,新的融合跟踪算法比仅用单一特征跟踪、现有的多特征融合算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对环境光照和目标背景变化较大的情况更具有优势。     

基于多线索自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法

针对在复杂背景下,特别当目标与背景颜色相似、目标被遮挡时容易导致跟踪失败的问题,采用颜色与纹理两种互补特征融合的粒子滤波算法,同时提出一种融合策略自适应的抗遮挡跟踪方法,当遮挡发生时,适时切换融合策略,并在粒子滤波框架内嵌入mean-shift算法,克服了粒子退化现象。实验结果表明,该算法具有较强的抗遮挡能力,能够跟踪复杂背景下的目标。     

加权多特征外观表示的实时目标追踪

目的 目标跟踪是计算机视觉领域重点研究方向之一,在智能交通、人机交互等方面有着广泛应用。尽管目前基于相关滤波的方法由于其高效、鲁棒在该领域取得了显著进展,但特征的选择和表示一直是追踪过程中建立目标外观时的首要考虑因素。为了提高外观模型的鲁棒性,越来越多的跟踪器中引入梯度特征、颜色特征或其他组合特征代替原始灰度单一特征,但是该类方法没有结合特征本身考虑不同特征在模型中所占的比重。方法 本文重点研究特征的选取以及融合方式,通过引入权重向量对特征进行融合,设计了基于加权多特征外观模型的追踪器。根据特征的计算方式,构造了一项二元一次方程,将权重向量的求解转化为确定特征的比例系数,结合特征本身的维度信息,得到方程的有限组整数解集,最后通过实验确定最终的比例系数,并将其归一化得到权重向量,进而构建一种新的加权混合特征模型对目标外观建模。结果 采用OTB-100中的100个视频序列,将本文算法与其他7种主流算法,包括5种相关滤波类方法,以精确度、平均中心误差、实时性为评价指标进行了对比实验分析。在保证实时性的同时,本文算法在Basketball、DragonBaby、Panda、Lemming等多个数据集上均表现出了更好的追踪结果。在100个视频集上的平均结果与基于多特征融合的尺度自适应跟踪器相比,精确度提高了1.2%。结论 本文基于相关滤波的追踪框架在进行目标的外观描述时引入权重向量,进而提出了加权多特征融合追踪器,使得在复杂动态场景下追踪长度更长,提高了算法的鲁棒性。     

基于颜色-纹理特征的目标跟踪

针对传统的基于颜色特征目标跟踪算法在一些复杂场景中存在的跟踪不稳定性,提出一种基于颜色 纹理特征的目标跟踪算法;在传统的基于颜色Mean shift的目标跟踪算法中加入纹理特征,在提取目标颜色特征的同时提取目标的纹理特征,并且采取串接原则,在搜索目标新位置时仍然沿用传统的基于颜色的均值漂移跟踪算法,但在每一次迭代过程搜寻目标最佳的位置点即特征相似最大的区域时,利用纹理特征来实现,并且采用八邻域搜索法（候选区域周围扩大八个大小相等的区域）来解决部分遮挡的问题。通过对比实验表明,该算法在复杂场景中表现出的实时性和鲁棒性较好。关键词：     

一种基于肤色与LBP特征融合的人脸跟踪算法

针对目前人脸跟踪方法易受光照变化和背景相近色的干扰,跟踪效果有时不佳或失效的问题,提出引入LBP(Local binary pattern)局部纹理特征,采用LBP直方图和颜色直方图相融合作为人脸特征描述的粒子滤波人脸跟踪方法.该方法在全局颜色和局部LBP纹理两个层次和特征线索上对人脸进行描述.实验结果表明,该方法较单一特征跟踪方法更具鲁棒性.此外,由于人脸目标的运动通常为非匀速运动,为了提高粒子传播的有效性和指导性,本文对人脸跟踪状态方程进行了改进.实验证明,改进后的人脸跟踪算法在各种复杂背景、旋转遮挡和人脸目标非匀速运动的情况下均能取得较好的跟踪效果.     

多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。     

基于分块颜色直方图和粒子滤波的物体跟踪

在使用粒子滤波的跟踪方法中,颜色直方图经常被用来作为目标特征。但是普通的颜色直方图易受与跟踪物颜色相似的背景和其他物体的干扰,并且在跟踪目标被部分遮挡后性能也将下降。为解决这些问题,受hog特征启发,提出一种分块重叠的颜色直方图,并且根据分块直方图特点,重新设计了粒子滤波系统的权重计算方法和模型更新方法。实验证明该系统优于传统的颜色直方图特征。     

基于时间一致性局部颜色特征的无纹理3D物体实时跟踪

针对无纹理3D物体跟踪算法在复杂背景和运动模糊的情况下容易跟踪失败、跟踪速度难以达到强实时等问题,提出一种基于时间一致性局部颜色特征的3D物体实时跟踪算法.首先在物体3D模型投影轮廓法向搜索线上计算像素颜色的加权均值作为局部颜色特征,增强颜色特征在复杂环境中的表征能力,并对局部颜色特征进行时间一致性更新,剔除前景背景颜色相似的局部颜色特征,以避免相似前景背景颜色导致的跟踪失败;然后定义基于局部颜色特征的能量函数,并推导该能量函数的解析导函数;最后改进了优化物体姿态的高斯牛顿法,通过添加阻尼参数防止姿态优化陷入局部极值,提高姿态估计精度和跟踪速度.实验使用7组测试视频验证文中算法,结果表明,该算法能更有效地克服复杂背景和运动模糊的干扰,在未使用并行计算的前提下可实现强实时跟踪.