室内人体运动目标的自动跟踪方法

针对人体运动目标的自动实时跟踪,设计一种新的基于P89v51内核的运动摄像头云台控制系统.对人体运动的图像检测与跟踪,提出一种快速的模板匹配方法.用改进Surendra算法自适应地获取背景图像以提取匹配模板,通过摄像头运动前后帧相同的运动区域来缩小匹配区域,进行快速目标匹配,达到实时性要求.该系统已应用在视频教学及会议中,实现自动人体运动目标跟踪与摄像.     

基于PSO算法的运动目标跟踪研究

提出一种基于PSO的运动目标跟踪方法,并在TMS320DM642上实现.该方法首先针对采集到图像的Y分量通过帧间差分和背景差分相结合的方法建立背景模型,然后检测出前景运动目标,接着通过前景运动目标初始化目标模板,再对目标模板和待跟踪视频图像分别进行两次金字塔降采样,降低目标模板和待跟踪视频图像的分辨率.在顶层金子塔上采用粒子群优化算法对跟踪目标进行粗定位,在中间层和底层金字塔上采用钻石搜索方法对跟踪目标进行精确定位.在目标跟踪的过程中,目标模板随运动目标的变化而不断更新,实现对目标的实时连续性跟踪.该方法可以有效降低计算复杂度,提高搜索效率.     

运动摄像机下多目标检测与跟踪

针对摄像机运动情况下多目标的检测与跟踪问题,提出一种将Global K均值与模板匹配相结合的方法.利用六参数仿射模型得到摄像机运动参数,对图像进行全局运动补偿,用GlobalK均值算法对前景点进行循环聚类,判断目标数目并进行跟踪,通过对目标区域进行模板匹配使跟踪结果更准确.实验结果表明,该方法能够在运动摄像机下稳定、实时地跟踪多个目标,对发生形变的目标基本也能稳定跟踪.     

基于视频的运动人脸检测与跟踪算法研究

提出了一种自适应调整帧间时间差的方法来检测运动目标,并结合采用YCbCr空间及非线性分段色彩变换的肤色检测模型,对视频图像中的运动目标检测候选肤色区域,采用人脸的特征检测方法检测候选人脸区域.最后,根据在前后几帧中采用融合运动目标与肤色模型的人脸检测算法启动跟踪,获得初始运动信息,后继帧中提出一种新的运动区域预测与肤色边缘拟合椭圆匹配的算法,试验表明该算法实时、有效.     

基于模板匹配技术的运动物体跟踪方法研究

通过视频输入设备动态采集图像帧,然后在模板匹配基本思想的方法上加入改进后的匹配原则和搜索策略,同时结合模板更新技术,计算前后两帧图像中待跟踪物体的坐标,得到偏差数据,接着通过串口把偏差数据发送给下位机,最后根据偏差数据控制步进电机,带动摄像头运动,达到动态跟踪运动物体的目标.     

基于运动检测的多车辆跟踪方法研究

针对交通监控场景中多目标粘连造成跟踪上的困难和前后两帧车辆关联困难,提出了区域运动相似性分割方法和相似度关联矩阵的解决方案;在运动目标检测过程中, 首先使用背景差分法提取运动区域,经过消除缺口、空洞和分离等处理,在运动区域所在范围内进行块匹配搜索和局部光流计算区域运动矢量,然后使用模糊聚类方法对运动矢量区域融合,完整的分割出粘连运动目标;在目标跟踪部分,目标跟踪建立在目标关联的基础上,提出建立连续两帧目标间距离和局部二元模式相似度关联矩阵的方法进行运动目标标定,从而实现多目标关联;使用公共视频库的图像序列进行测试,所提算法都能实现连续的跟踪和准确的运动目标分割,且处理速度快,表明了算法具有鲁棒性和适用性。     

一种抗遮挡的多运动目标跟踪改进算法

由于传统空间欧氏距离最短法难以解决遮挡问题,提出一种固定场景下抗遮挡的对多个运动目标进行实时检测和跟踪的算法.在分析传统帧差算法的优缺点的基础上对其进行了改进,引入空间滤波和区域填充.介绍了传统空间欧氏距离最短法,分析了它的缺点.用带状态参量的空间欧氏距离最短法对每个视频运动目标质心进行关联,监测每个视频运动对象的运动状态、运动轨迹.通过实验证明,该方法在改进传统欧式距离最短法的基础上,能实时有效得跟踪运动目标.     

基于帧差法和Mean Shift融合的浮选中颗粒跟踪方法

为了准确地跟踪浮选视频序列中的絮体颗粒,提出一种结合帧差法与Mean Shift的多运动目标跟踪方法。首先使用帧间差分法对视频文件中的初始两帧图像进行差分处理,进而检测得到运动目标,并确定跟踪窗口和跟踪目标的中心位置;然后结合数学形态学处理优化差分图像,滤除噪声干扰;最后利用求得的核直方图模型在下一帧图像内进行搜索,通过Mean Shift算法找到最佳匹配区域,达到对颗粒位置跟踪的目的。结果表明,该算法可以迅速并高效地跟踪浮选过程中的多个絮体颗粒,具有优越的鲁棒性和实时性。     

基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪算法

为了能够从视频序列图像中准确地提取出运动视频对象,提出了一种基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验来确定视频对象的运动区域,并使用形态滤波消除残余噪声和空洞;然后根据3帧序列图像得到的前后运动区域的相与运算来有效地解决运动视频对象前后帧的遮挡问题,以获得视频对象模板,当提取出视频对象模板的边缘轮廓后,再用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法来获得视频对象的精确轮廓;最后以此视频对象的轮廓为基础进行运动补偿,以得到下一帧图像的初始曲线,再使用改进的活动轮廓算法对下一帧图像进行分割,即可实现视频对象的跟踪。该方法不仅能够消除差分图像中的显露背景,得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪。     

融合前景判别和圆形搜索的目标跟踪算法

针对运动目标在发生遮挡、形变、旋转和光照等变化时会导致跟踪误差大甚至丢失目标以及传统跟踪算法实时性差的问题,提出了一种融合前景判别和圆形搜索（CS）的目标跟踪算法。该算法采用了图像感知哈希技术来描述与匹配跟踪目标,跟踪过程使用了两种跟踪策略相结合的方法,能够有效地解决上述问题。首先,根据目标运动方向的不确定性和帧间目标运动的缓慢性,通过CS算法搜索当前帧局部（目标周围）最佳匹配位置;然后,采用前景判别PBAS算法搜索当前帧全局最优目标前景;最终,选取两者与目标模板相似度更高者为跟踪结果,并根据匹配阈值判断是否更新目标模板。实验结果表明,所提算法在精度、准确率和实时性上都比MeanShift算法更好,在目标非快速运动时有较好的跟踪优势。