基于多特征融合的粒子滤波自适应目标跟踪算法

为解决用单一特征无法保持在复杂环境下跟踪的鲁棒性以及粒子数量增多导致的算法效率低下的问题,选择多个特征融合的策略来保证跟踪的持续稳定,并自适应地调整每个特征的权值来适应环境的变化;为提高算法的实时性,采用自适应的粒子数量。实验结果表明:本文算法有效地解决了目标旋转、目标遮挡以及背景混淆等诸多问题,具有较高的鲁棒性。     

采用自适应先验表观模型的目标跟踪方法

为有效解决可变目标在跟踪过程中的"漂移"问题,提出一种基于自适应先验表观模型的目标跟踪方法。该方法首先在一致架构内融合HDP-EVO演化聚类模型和在线Boosting学习。以Dirichlet过程为先验分布,对总体表观示例进行聚类分析,获得随时间自适应演化的表观类先验知识,进而利用共享的表观类混合比例的权重平滑约束各时刻的表观模型。改进Gibbs抽样过程,使之能融入目标示例的分类误差,并交替迭代地从数据中自主学习聚类和表观分类器。最后,根据表观模型中各表观类的权重系数组合它们的分类评分去定位目标位置。仿真实验表明新方法学习的表观模型能较鲁棒地自适应于目标的表观变化,提高了跟踪精度。     

一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。     

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.     

基于注册和多尺度表观模型的三维头部跟踪

针对人体大范围运动下的头部姿态跟踪问题,提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）局部描述符注册和多尺度表观模型的三维头部姿态跟踪方法.基于SIFT局部描述符的注册算法通过在两帧灰度图像间进行特征点匹配计算两帧间的头部运动,在两帧人脸图像的尺度有一定变化时仍可得到精确结果.多尺度视角表观模型可以减少大范围跟踪时的误差累积,该模型在线选取具有不同头部姿态的关键帧,并通过多次注册的方法来减少当前帧的误差累积.实验结果表明,该方法不仅跟踪结果准确（均方根（RMS）误差为4 °）,而且在人体前后运动约1 m和头部进出摄像机视角情况下均很鲁棒.     

基于多模式多特征融合粒子滤波视频目标跟踪

本文研究了目标的多特征融合跟踪问题.提出了衡量各特征质量的标量方法,利用粒子权值平方和来表示各特征信息的粒子退化程度,并以此值作为各特征信息质量状况的衡量.该方法能根据跟踪的实际情况判定各分信息粒子质量,并在此基础上提出了多模式融合策略,该策略能依据各分信息的质量变换各融合模式达到跟踪过程中各模式的最优组合.实验结果表明:在对复杂背景视频目标的跟踪中,该算法具有强的鲁棒性,较高的识别精度.     

目标跟踪的交互多模型方法

目的开发一个实用的目标跟踪方法,它对机动目标和非机动目标的跟踪精度都很高．方法首先建立新IMM跟踪模型,然后用计算机仿真的方法证实该模型的性能,并与已有的经常用于机动目标跟踪的“当前”加速度模型比较．结果仿真结果表明,IMM模型在目标运动的非机动段的跟踪精度比“当前”加速度模型高得多,而在机动段则有着与“当前”加速度模型相当的精度．结论在目标跟踪时,IMM模型比“当前”加速度模型有更高的综合精度,它将发展成为一种实用目标跟踪方法．     

基于多特征融合的变尺度目标跟踪方法

给出一种基于多特征融合的核相关滤波器变尺度估计方法,以求解决视觉跟踪目标尺度变化问题。先提取目标所在区域的方向梯度直方图、颜色名和均匀局部二值模式,将此三种特征进行融合,构造训练样本,对目标外观建模;再求解线性岭回归函数,获得位置和尺度核相关滤波模板,对待检测帧的候选区域进行相似性度量,确定跟踪目标位置及尺度;实时更新位置模型和尺度模型的学习因子。实验结果表明,所给方法在不同挑战因素下,满足精确跟踪的要求,且在目标尺度变化、遮挡等复杂场景下,有较强鲁棒性。     

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．     

用于机器人目标跟踪的压缩感知的改进算法

针时机器人进行目标跟踪时的跟踪算法,对压缩感知在视频目标跟踪中的应用进行了改进,通过对图像进行伽马变换,以平滑图像的明亮程度,使其能够更好适应复杂环境。研究结果表明,改进的算法有效地增加算法的鲁棒性和提高算法的效率。     

基于多特征组合的协方差目标跟踪方法

基于多特征组合的协方差矩阵表征目标的方法,研究用协方差矩阵来描述跟踪的感兴趣区域(ROI),从而提出基于速度预测和前景的协方差目标跟踪方法.因为积分图方法可以加快协方差的计算速度,在提出的协方差跟踪方法中使用了积分图快速算法,进一步提高算法的效率.结合目标速度的预测和前景提取缩小搜索范围,加快了匹配速度,使所提出的协方差目标跟踪方法能更进一步提高跟踪效率和准确性.通过背景强干扰、光照变化和相同颜色遮挡情况下的目标跟踪实验,结果表明基于速度预测和前景的协方差的跟踪方法在复杂场景下跟踪的准确性很高,跟踪的鲁棒性和快速性有明显提高.     

基于Kalman预测器的多特征Camshift运动目标跟踪算法

基于色度特征的Camshift算法在运动目标颜色特征与背景颜色特征差别不大或目标附近有与目标色度相近的物体时,往往会失去跟踪目标或者跟踪目标不准确.据此,提出一种基于Kalman预测器的多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法,将色度特征和梯度方向特征结合起来,利用综合直方图实现目标跟踪,并针对运动目标突然加速导致目标跟丢的情况,采用Kalman预测器预测运动目标在下一帧中可能出现的位置,再用Camshift算法搜索目标中心,提高搜索的实时性.实验表明,该改进算法有效地解决了原有算法存在的问题,提高了目标跟踪的速度与精度,满足了实时性要求.     

基于贝叶斯压缩感知多目标定位算法

针对室内多目标基于无线信号强度定位中的数据采集和精确度问题,引入基于贝叶斯压缩感知和拉普拉斯先验模型算法,从而满足在达到所需定位精确度的同时降低网络系统开销。所提出的方法是基于接收信号强度来感知位置变化,各移动设备上利用随机投影对接收到的信号强度进行压缩并传输,在采集中心通过基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知重构算法并结合最大似然函数法和迭代逼近法计算出各移动设备的位置。仿真结果表明了利用贝叶斯压缩感知重构算法实现室内多个移动设备的定位具有较高精确度,与orthogonal matching pursuit(OMP)重构算法相比较其定位精度至少提高了52.2%,与basis pursuit(BP)重构算法相比较至少提高了13.7%。     

基于后验信息修正的自适应交互多模型跟踪算法

针对目标运动状态变化较大甚至发生突变时,传统交互式多模型算法跟踪精度和稳定性会显著下降的问题,提出了一种在线辨识马尔可夫概率转移矩阵参数的基于后验信息修正的自适应交互多模型跟踪算法,该方法在滤波的过程中,根据不匹配模型误差压缩率的变化自适应调整先验的马尔可夫转移概率矩阵的参数,切换过程中较多地压缩不匹配模型的信息,放大匹配模型的信息,大大提高了系统的收敛速度.通过对仿真结果分析表明,论文提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,具有一定的理论价值和实用价值.     

联合检测的自适应融合目标跟踪

由于各种因素的干扰,在现实复杂的情况下目标跟踪过程中可能出现模型漂移和跟踪失败等问题,针对目标跟踪的鲁棒性和准确性提出一种联合检测的自适应融合目标跟踪算法。根据深层和浅层卷积特征具有的不同优点,使它们单独作用于相关滤波器得到其各自的响应分数,通过最小化损失使不同卷积特征的响应分数自适应融合。结合本研究的位置检测方法判断预测位置的有效性和真实性,得到最优的目标跟踪结果。在OTB-2015和VOT-2017两个数据库中进行大量测试,试验结果表明,本研究所提方法与LSART算法相比鲁棒性提高了10%,准确性提高了3.9%,并且对目标遮挡和尺度变化具有出色的性能表现。     

拓扑模型和特征学习的多摄像机接力跟踪策略

为实现复杂大场景下目标跟踪的问题,提出了一种复杂大场景下基于拓扑模型和特征学习的多摄像机调度和目标接力跟踪策略。首先建立摄像机场景地图映射,通过实时背景估计确定目标的交接时刻和交接位置,然后建立多摄像机几何拓扑模型,给出了基于拓扑模型的多摄像机接力目标跟踪调度和交接算法,以及在跟踪过程中的特征学习方法,实现接力摄像机的快速调度和目标交接。实验结果表明,该方法可快速准确的完成多摄像机接力跟踪时的判断调度任务。     

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.     

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。