Visual object tracking with the adaptive scale based on AGMM point sets matching

A visual object tracking method with the adaptive scale based on AGMM(Asymmetrical Gauss Mixture Models) point sets matching is proposed aimed at adaptively following the object's scale changes, which often cause tracking failure. As the feature point set in the last frame is considered as the GMM centroids and the feature point set in the current frame represents the data respectively, AGMM fuses the feature information and spatial information; by comparing the similarity between data and GMM centroids, we match the point sets between two adjacent frames and obtain the reliable feature points in the current frame; the degree of dispersion between points in the point set accurately reflects the size of the object scale and by using affine transformation, the proportion of the two point sets is computed to estimate the position and scale of the bounding box in the current frame accurately and effectively. Experimental results demonstrate that the method is adaptive to scale change and has advantage in illumination variation and color similar target tracking.     

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.     

基于特征组合的步态识别算法研究

步态识别是通过人走路的姿态进行身份识别,研究提出一种组合步态运动中的人体形状静态特征和动态特征的步态识别算法：使用改进的Hu矩和紧致度表达人体轮廓特征,用于描述步态序列的静态特征：提取大腿间的夹角和长宽比,用于描述步态序列的动态特征;并将这两种特征进行组合处理．实验结果表明：本算法的性能较单一特征的步态识别算法有明显的改善．     

一种多特征和动态权重策略的目标跟踪算法

传统的单一特征很难准确描述目标的外观特征，无法对目标进行大范围的精确跟踪。针对这一问题，提取卷积特征和颜色直方图特征分别训练相关滤波模型，并提出了一种动态权重策略可自适应地融合两种特征响应图。在模型更新方面，引入目标周围的背景信息，共同训练相关滤波器。将该算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行了测试。实验结果表明，该算法可以有效地提高跟踪的准确性和成功率。     

利用局部特征联合匹配的非刚体目标跟踪

针对视频序列中非刚体目标的跟踪问题,提出了基于局部特征联合匹配的快速跟踪算法．算法将基于关键点的特征匹配问题转化为求解平衡指派的最优化问题,进而依据整体匹配最优的原则实现特征的联合匹配．跟踪过程为:首先分别提取目标模板和当前搜索区域的局部关键点并进行特征描述;然后依据联合匹配策略确定目标模板关键点在输入帧图像中的匹配结果;最后依据匹配结果确定目标在输入帧图像中的位置和尺度．实验结果表明,该算法对目标的非刚性形变具有较强的鲁棒性,能够适应复杂的背景变化并获得稳定的跟踪结果．     

基于超像素的多特征融合的水平集轮廓跟踪

在水平集轮廓跟踪框架中设计一个判别式速度函数对于有效引导轮廓进化非常重要。该文提出一个超像素驱动的速度函数建模方法,该模型融合了互补的表观和运动信息。在表观特征层,通过引入一种有效的中层视觉特征-超像素,建立基于核密度估计的判别式表观模型区分目标和背景。同时,利用运动光流场的统计信息,设计了一个可以自适应选择的阈值来区分和增强目标和背景的相对运动。最终,在决策层基于半朴素贝叶斯框架进行两种特征的融合,形成一个具有竞争能力的速度场引导水平集轮廓进化。在多个具有挑战的视频序列上的一系列实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

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.     

Robust visual tracking algorithm based on Monte Carlo approach with integrated attributes

To improve the reliability and accuracy of visual tracker,a robust visual tracking algorithm based on multi-cues fusion under Bayesian framework is proposed.The weighed color and texture cues of the object are applied to describe the moving object.An adjustable observation model is incorporated into particle filtering,which utilizes the properties of particle filter for coping with non-linear,non-Gaussian assumption and the ability to predict the position of the moving object in a cluttered environment and two complementary attributes are employed to estimate the matching similarity dynamically in term of the likelihood ratio factors;furthermore tunes the weight values according to the confidence map of the color and texture feature on-line adaptively to reconfigure the optimal observation likelihood model,which ensured attaining the maximum likelihood ratio in the tracking scenario even if in the situations where the object is occluded or illumination,pose and scale are time-variant.The experimental result shows that the algorithm can track a moving object accurately while the reliability of tracking in a challenging case is validated in the experimentation.     

基于视觉和语义融合特征的阶段式图像聚类

针对互联网图像的特点,研究了图像聚类中的图像特征提取和聚类算法,定义了一个基于规则的线性特征融合函数,引入了自适应的参数选择机制对聚类粒度进行调整,提出了一个基于视觉和语义融合特征的阶段式聚类方法.新方法结合了不同层次的图像特征,利用现有多种聚类算法的优点对图像进行聚类,同时通过关键词权值计算,为每类赋予主题关键词,并将关键词重叠率高的类进行合并.基于均方差和用户评估的实验结果表明,新的聚类方法较传统的聚类方法具有更好的聚类效果.     

多尺度特征提取和多级别特征融合的显著性目标检测方法

显著性目标检测已经被广泛应用到图像检索、图像分割、行人重识别等领域.目前主流的显著性目标检测方法通常采用短连接加权的方式融合多级别特征信息,这种方式无法精准有效地控制信息流的传递.而且,现有的检测方法通常采用单一的特征检测,导致显著性目标区域与背景的边界不连续、易模糊.因此,本文提出一种多尺度特征提取和多级别特征融合的...     

基于改进SSD模型和自适应滤波算法的水面漂浮物目标检测跟踪方法

水面漂浮物严重破坏河道景观和水生态环境,通过摄像头实施河湖可视化监管以改善河湖面貌,已成为积极落实“河湖长制”政策的重要技术手段。但由于河流环境复杂多样,存在水波扰动、动态光影和强光反射等诸多噪声问题,现有方法难以满足水面漂浮物实际管理需求。本文结合单帧检测与多帧滤波,提出了一种基于深度学习的水面漂浮物目标智能检测跟踪方法。在单帧检测中,删除5*5及以下低分辨率特征图,通过特征求和方式增强76*76高分辨率特征图以提升SSD检测算法在小尺度漂浮物目标的检测精度;在多帧滤波中,基于时空相关性和运动信息构建自适应滤波AF算法框架,计算视频帧中帧与帧之间的关联性,根据漂浮物目标的空间位置的变化幅度自适应删除偏离运动轨迹的漂浮物目标检测结果,以降低漂浮物跟踪漂移;在信息融合阶段,通过特征对比融合检测和滤波信息,实现检测信息和跟踪信息动态互补,并以不同检测跟踪场景数据集进行训练与验证。结果表明：在简单水面场景下中心位置误差为8个像素点时该方法的检测跟踪精度达到100%,成功率面积为0.94,平均速度达到17.27FPS,计算复杂度为7.18Billion;在复杂水面场景下中心位置误差为10个像素点时该方法的跟踪精度和成功率面积分别为93.24%和0.81,平均速度和计算复杂度分别为15.02FPS和8.76Billion,在复杂环境下兼顾了检测跟踪精度和效率。     

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.     

基于粒子滤波和自适应模型的目标跟踪算法

为了提高粒子滤波的性能,使用集合卡尔曼滤波对建议分布进行改进,同时提出了用于视频跟踪的自适应融合模型．使用集合卡尔曼滤波结合当前的观测信息构造建议分布,结合当前观测信息对每一个粒子进行集合分析,得到新的建议分布,依据新的建议分布对粒子进行采样,同时在跟踪过程中将颜色特征模型和形状特征模型进行融合,并进行自适应更新．实验结果证明：相对于传统粒子滤波和扩展卡尔曼粒子滤波,使用新的建议分布可以更有效地降低均方根误差,同时自适应融合模型的稳定性要高于使用单一颜色模型．使用新的建议分布和融合模型,可以有效提高粒子滤波的准确性和稳定性．     

机动目标跟踪波形和检测门限自适应算法

由于现有雷达目标跟踪波形和检测门限自适应算法大多围绕以距离、距离率作为量测的一维运动目标展开,忽略了角度对目标跟踪的影响,从而无法对目标进行跟踪定位。为此,提出一种杂波背景下针对二维机动目标跟踪的雷达波形和检测门限联合自适应算法。首先,对传统基于时延-多普勒分辨单元的理论作进一步扩展,设计出一种包含距离-距离率和方位为量测的具有“棱柱”结构的分辨单元;然后,给出了包含波形参数和检测门限的量测误差协方差的联合近似表达式;最后,利用认知雷达思想,以滤波误差协方差的迹最小为代价函数自适应选择下一时刻的波形参数和检测门限,以提高系统的跟踪性能。仿真结果表明,波形和检测门限联合自适应算法的跟踪性能要明显优于传统的固定参数跟踪算法。     

自适应特征融合的核相关滤波目标跟踪算法研究

在核相关滤波目标跟踪算法中,为了克服采用单一特征导致的特征表达不足,以及采用线性插值模型更新策略造成模型漂移的问题,提出了一种自适应特征融合和模型更新的核相关滤波目标跟踪算法. 首先使用主成分分析法对方向梯度直方图特征和颜色名特征进行降维,以提高算法的运行速度; 其次计算两种特征的响应图,用所得响应图的峰值与平均峰值相关能量值的乘积来计算响应图权重,实现响应图的加权融合,从而获得目标位置; 最后根据两帧间颜色名特征的相似度调整模型更新速率. 在OTB-50数据集上的实验结果分析表明,该算法跟踪性能优于其他算法,能够提高处理速度.     

基于多特征融合GMM的阴影检测策略研究

将运动目标从背景中准确分割出的过程中,阴影的检测和消除起着重要作用。传统的目标和阴影检测算法一般都是基于目标颜色等单特征信息,因此在很大程度上受到了场景光照条件变化的影响而导致算法的执行效果降低。提出一种基于颜色信息和纹理信息的多特征融合的混合高斯模型检测算法,可以降低由单特征检测所带来较高的误检率。其中采用了两重阴影判决方法以确定真实阴影,首先通过颜色夹角进行疑似阴影的判决,进而根据前景区域和背景区域的相似度和颜色分量差值再次判决阴影。最后通过实验对阴影检测算法进行比较,表明了本文提出算法能够对阴影进行准确消除。     

动态环境下融合边缘信息的稠密视觉里程计算法

针对传统的视觉里程计算法在动态环境下存在位姿估计精度不高且鲁棒性较差的问题,提出一种融合边缘信息的稠密视觉里程计算法.首先,使用深度信息计算像素点的空间坐标,并采用K-means算法进行场景聚类.分别基于光度信息与边缘信息的聚类构建出光度及几何一致性误差与边缘对齐误差,两者结合并进行正则化后得到数据融合的残差模型.将平...     

Robust Visual Tracking with Hierarchical Deep Features Weighted Fusion

To solve the problem of low robustness of trackers under significant appearance changes in complex background, a novel moving target tracking method based on hierarchical deep features weighted fusion and correlation filter is proposed. Firstly, multi-layer features are extracted by a deep model pre-trained on massive object recognition datasets. The linearly separable features of Relu3-1, Relu4-1 and Relu5-4 layers from VGG-Net-19 are especially suitable for target tracking. Then, correlation filters over hierarchical convolutional features are learned to generate their correlation response maps. Finally, a novel approach of weight adjustment is presented to fuse response maps. The maximum value of the final response map is just the location of the target. Extensive experiments on the object tracking benchmark datasets demonstrate the high robustness and recognition precision compared with several state-of-the-art trackers under the different conditions.     

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．     

核粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波的退化问题以及使用单一特征跟踪鲁棒性不高的缺点,提出了一种基于多特征融合的核粒子滤波目标跟踪方法.首先在核粒子滤波中提出新的权值更新方法,然后将颜色和纹理特征在核粒子滤波方法框架下进行融合实现鲁棒跟踪.对颜色和纹理特征的计算分别采用空间直方图和积分直方图的计算方法,这2种计算方法有效地克服了2种特征自身存在的缺点.该算法提高了采样效率,解决了粒子滤波的计算量大和粒子退化问题.最后应用本文算法在复杂背景和严重遮挡等情况下的目标序列上进行了测试,实验表明该算法不仅能准确地跟踪目标,而且能很好地处理目标遮挡等问题.