基于改进的颜色和SURF特征的粒子滤波目标跟踪

针对视频中运动目标的准确跟踪问题,提出了一种改进的颜色直方图特征和SURF特征的粒子滤波跟踪算法。采用SURF算法提取特征点,利用分层迭代的KLT算法对特征点进行稳定跟踪。将SURF特征与改进的视觉显著性颜色特征进行乘性融合,作为粒子滤波的观测概率。针对跟踪过程中SURF匹配数下降和不稳定的现象,设计了SURF特征模板集的更新策略。与传统特征的跟踪进行多组对比实验,其结果证明了该方法对光照和遮挡具有很好的鲁棒性,对目标跟踪的准确率更高。     

多分辨率LK光流联合SURF的跟踪方法

针对交通监控中运动目标形变、雾霾天气、高速、光照不均、部分遮挡等复杂情况导致Lucas-Kanade（LK）算法跟踪不稳定问题,提出基于多分辨率LK光流算法联合快速鲁棒性特征（SURF）的跟踪算法。所提算法构建图像多分辨率小波金字塔,解决传统LK算法中同一像素点帧间大尺度运动易丢失问题;同时联合SURF尺度不变特征变换算法,提取特征点进行光流跟踪,并制定自适应模板实时更新策略;在减少光流计算量的同时增强运动目标抗复杂环境的能力。实验结果表明,新方法中特征点匹配准确快速,自适应性强,在交通复杂化境中跟踪稳定。     

一种基于运动轮廓的目标跟踪方法

为了解决目标跟踪中出现的遮挡问题,提出了一种基于运动轮廓的日标跟踪方法.通过对当前帧前面两帧图像统计加权来获得背景,并通过网格化加速了目标检测效率,降低了运算次数;然后采用的背景差分法来提取运动轮廓,通过运动轮廓获取目标相关特征进行跟踪,并采用结合基于运动轮廓色度匹配及卡尔曼滤波预测的方法进行遮挡问题的判断和处理.仿真实验结果表明算法可以准确地跟踪目标,并能很好的处理跟踪时出现的遮挡及互遮挡问题.     

动态背景下的稀疏光流目标提取与跟踪

目的 针对背景和摄像机同时运动情况下的运动目标提取与跟踪,提出一种基于稀疏光流的目标提取与跟踪新方法。方法 首先,利用金字塔LK光流法生成光流图像匹配相邻两幅图像的特征点,依据光流图像中的位移、方向等光流信息初步划分背景和前景目标的特征点;然后利用中心迭代法去除不属于目标运动区域的噪声特征点;最后,通过前N帧图像目标特征点的最大交集得到属于目标的稳定特征点并在后续帧中进行跟踪。对于后续跟踪图像中存在的遮挡问题,引入了一个基于特征点的遮挡系数,运用Kalman预估算法得到目标位置的预测,并且在目标重新出现时能够迅速定位目标。结果 与已有的光流匹配算法相比,本文算法的目标特征点误检率降低了10%左右,成功跟踪率达到97%;引入预估器使得本文算法对有遮挡运动目标也能够实现准确跟踪和定位。结论 本文算法对复杂动态背景下无遮挡和有遮挡的持续运动目标跟踪均具有准确识别定位性能,满足实时要求,适用于缓慢或者快速移动的运动场景目标提取和目标跟踪。     

基于车载视频监控的乘客检测及跟踪算法

针对公交车上乘客相互遮挡及光照变化明显的问题,提出一种基于头肩部边缘特征和局部不变特征的人体检测及跟踪算法。首先对待检测图像进行自适应阈值背景差分,实现乘客目标分割;然后用样本的梯度方向直方图(HOG)特征训练支持向量机(SVM)基础分类器,结合自适应增强(AdaBoost)算法提炼出最终的强分类器,对前景图像进行扫描实现乘客目标检测;最后提取目标区域和当前搜索区域的快速鲁棒性特征(SURF),通过特征点匹配实现乘客目标跟踪。实验表明,在乘客相互遮挡及光照变化明显的情况下,该算法仍具有高于80%的检测率和跟踪率,且满足系统实时性的要求,可用于客流计数。     

基于加速鲁棒特征和多示例学习的目标跟踪算法

针对照明变化、形状变化、外观变化和遮挡对目标跟踪的影响,提出一种基于加速鲁棒特征（SURF）和多示例学习（MIL）的目标跟踪算法。首先,提取目标及其周围图像的SURF特征;然后,将SURF描述子引入到MIL中作为正负包中的示例;其次,将提取到的所有SURF特征采用聚类算法实现聚类,建立视觉词汇表;再次,通过计算视觉字在多示例包的重要程度,建立“词-文档”矩阵,并且求出包的潜在语义特征通过潜在语义分析（LSA）;最后,通过包的潜在语义特征训练支持向量机（SVM）,使得MIL问题可以依照有监督学习问题进行解决,进而判断是否为感兴趣目标,最终实现视觉跟踪的目的。通过实验,明确了所提算法对于目标的尺度缩放以及短时局部遮挡的情况都有一定的鲁棒性。     

增强现实中基于自然特征的实时跟踪方法

在增强现实系统的复杂场景中,对目标的实时跟踪受到场景中诸多因素的制约,导致实时跟踪方法效率低且不准确,为此提出一种基于自然特征的实时跟踪方法。设计了一种螺旋分割模型,对捕获的图像进行螺旋分割,利用SURF算法在分割子块中提取特征点,并进行匹配。在对目标进行跟踪定位时,利用前一帧来预测当前帧目标出现的位置,以减少SURF算法的扫描区域,加速系统运算效率。实验中分别对场景光线强弱、视点和仿射变化以及目标被部分遮挡等不同情况进行测试,该方法均表现出较高的跟踪效率。     

基于轨迹聚类的超市顾客运动跟踪

针对超市等复杂应用环境下的运动目标轨迹跟踪问题,将轨迹聚类运用于目标跟踪中,提出了一种超市顾客运动跟踪方法。该方法对Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法提取并跟踪得到的特征点轨迹进行预处理,滤除背景和短时特征点以分离出运动目标所在区域的关键特征点;进而采用均值漂移(meanshift)算法进行轨迹聚类,解决了单帧静态特征点聚类时的目标遮挡问题;最后采用运动跟踪匹配算法对前后帧的特征点进行最优匹配,解决了目标出入视频区域以及具有复杂路线时的稳定跟踪问题,得到顾客的完整运动轨迹。实验结果表明,该方法能够在超市入口、生鲜区以及收银台等各种典型超市区域中完成顾客轨迹的运动跟踪,并对顾客部分遮挡、复杂运动轨迹以及异步运动等多种特殊情况具有较高的鲁棒性。     

基于多视角航拍配准的运动小目标检测与跟踪

针对存在3D场景遮挡的航拍视频运动小目标跟踪问题,提出一种基于多视角航拍配准的运动小目标检测和跟踪算法。该算法首先对图像序列间隔采样,利用Harris检测器提取全局特征点,通过Delaunay三角网对待配准图像实现初始匹配,然后利用整合变换模型计算差分图像,并利用累积能量检测出目标,最后通过卡尔曼运动滤波消除运动目标跟踪的抖动。实验结果表明,该算法对城市和郊区场景的航拍视频可以检测出最小30个像素的缓慢运动目标。     

基于快速鲁棒特征的CamShift跟踪算法

为了解决CamShift算法由于对颜色敏感导致的跟踪效果变差或失效的问题,提出一种基于局部特征匹配的CamShift跟踪算法。采用快速鲁棒特征(SURF)方法在多通道图像的目标区域和搜索区域提取包含图像信息的局部特征点,并利用近似最近邻搜索对特征点进行匹配;使用提纯后的匹配结果得到特征点的位置、尺度及方向信息,对CamShift方法进行约束和更新,以提高跟踪精度和稳定性。实验结果表明,与经典CamShift算法和同类的改进算法相比,该算法能够较好地实现对复杂背景下旋转和放缩运动目标的实时跟踪。