融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

基于颜色特征与SIFT特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对序列图像中的运动目标在跟踪过程中发生运动模糊以及部分遮挡的问题进行了研究, 提出一种将改进的颜色直方图特征模型与尺度不变特征（SIFT）模型相融合的粒子滤波跟踪算法。采用基于模糊逻辑的方法, 根据当前跟踪环境自适应调节两种特征信息的权重, 从而实现特征信息间的融合, 提高描述目标观测的可靠性。实验结果证明, 该算法优于传统的单特征或采用固定权值的多特征目标跟踪算法。     

融合典型纹理特征的粒子滤波目标跟踪方法

针对图像目标跟踪中,跟踪窗口易受噪声扰动所产生的跟踪不稳定问题。创造性地结合多种典型纹理特征和粒子滤波算法,将其应用于实时跟踪领域。选择3种典型的纹理特征,即灰度共生矩阵纹理特征、幅值与方向加权的梯度纹理特征、局部二进制模式纹理特征进行跟踪实验。通过对比实验,在精度与速度两方面测试纹理特征作为跟踪特征的实际效果。作为跟踪中特征的选择,实验结果说明灰度共生矩阵纹理信息在抗扰动与实时处理方面表现出良好的属性特征。     

综合颜色与梯度方向特征的粒子滤波跟踪

针对标准粒子滤波跟踪在复杂环境和光照变化下的缺陷,提出了融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法,以克服单一颜色特征跟踪鲁棒性不高的问题。设计了特征融合的粒子重要性评判模型,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善。同时通过目标模式自适应更新模型,提高了算法对复杂变化的自适应能力。实验表明,所提算法能比较可靠地实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于自适应特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。     

一种基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪方法

针对传统单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法,容易受到背景颜色、光照、目标形变的影响而造成目标跟踪的偏离和丢失的问题,提出结合HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪算法。该算法利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点,通过加权方法结合颜色特征来提高跟踪算法的精确性和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法比传统单一颜色特征的粒子滤波算法具有更好的鲁棒性和精确性。     

融合运动和颜色特征的视频目标粒子滤波跟踪北大核心CSCD

研究可见光的视频运动目标跟踪问题。运用粒子滤波进行视频图像的目标跟踪时,目标特征的选择较为重要。传统的基于颜色特征的粒子滤波跟踪,在背景与目标的颜色分布相同时容易出现目标丢失现象。运动和颜色的融合信息为特征,在包含目标的局部区域内进行光流计算,并定义运动观测为粒子的运动像素数量。在粒子滤波框架下将运动观测融入到重要性抽样函数中,扩大预测样本与观测似然峰值的重叠区域;以运动和颜色的融合信息形成联合观测似然函数,并根据它们单独观测的质量自适应地确定各自权重。实验结果表明,改进的跟踪算法在背景存在颜色干扰时的鲁棒性和目标发生机动时的准确性均有提高。     

一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。     

多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的实时性与鲁棒性,提出了一种基于多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法。该算法利用颜色和结构特征表示目标,将两者融合于粒子滤波的框架中,利用融合后的信息计算粒子的权值,以降低算法受目标形变及复杂环境的影响。同时,根据跟踪预测的准确程度动态计算跟踪所需的粒子数目,对采样粒子集进行自适应调整,以提高粒子质量,降低粒子数量,减少算法运算时间。实验结果表明,所提算法对于每帧图像的平均计算时间相对于传统混合跟踪算法缩短了将近一半,而且算法的鲁棒性较强。     

基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法

利用单一特征在复杂环境下进行目标跟踪容易导致跟踪失败。针对该问题,提出基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波的总体框架下,通过嵌入均值漂移聚类算法产生更逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和结构特征作为观测模型来表示目标,利用融合后的信息计算粒子的权值,并在跟踪过程中不断更新,以减小跟踪偏差。实验结果表明,与基于颜色与结构的跟踪算法相比,该算法在使用相同粒子数目时鲁棒性更高,而且粒子的平均权重得到了提高,重采样次数明显减少,即使在粒子数目较少的情况下也能实现稳定跟踪。     

改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种改进的粒子滤波算法,在遮挡情况下,能鲁棒地跟踪运动目标.该方法是把改进的颜色直方图结合到粒子滤波的观测模型中,并提出了一种判断目标遮挡的分块检测遮挡的方法.首先对传统的以核函数赋权值的方法进行改进,把目标中心附近的像素都赋予最大的权值,目标的边缘由于遮挡等原因采用指数分布赋权值;在遮挡检测时,提出了把跟踪窗分为左右两个子部分,分别计算相似性度量的方法,提高了遮挡检测的实时性和准确性;同时,该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性.实验结果表明,与基本的粒子滤波算法相比,提出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题.     

综合颜色和小波纹理特征的免疫粒子滤波视觉跟踪

针对标准粒子滤波视觉跟踪时的缺陷,尤其是其“样贫”和目标特征不明显等问题,提出了结合小波纹理特征的免疫粒子滤波算法.小波纹理特征的加入,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善.同时通过加入免疫优化算法,提高了粒子的多样性,尤其是在发生遮挡时减少了“样贫”的影响.通过实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性....     

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。     

基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪

经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.     

自适应特征融合的相关滤波跟踪算法

为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法.在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测.然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计.模型的高置信度更新由两个响应图的平均...     

融合相关粒子滤波目标跟踪算法

相关滤波算法因其优越的高效性和鲁棒性被广泛应用于目标跟踪领域,但是该算法无法很好地处理目标遮挡和尺度变化等问题。针对该现象,提出了一种融合相关粒子滤波目标跟踪算法,该算法采用多个相关滤波器,学习到更多目标信息和背景信息,提高了目标与背景辨识度,并且引进了粒子滤波随机采样策略,在目标离开遮挡物时能够快速捕捉到目标。在尺度估计中引入了多尺度因子,对定位到的目标进行多尺度缩放,选用与滤波器响应值最大区域对应的尺度因子作为缩放比例,从而对目标进行尺度更新;粒子滤波算法随着粒子数目的增加,其计算量也随着增加,针对该问题,提出了基于粒子繁衍的重采样算法,在跟踪效率上做了提升。对提出的算法进行了三部分对比实验,实验结果验证了提出算法在处理目标遮挡和尺度变化问题上的有效性。     

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。     

基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法

在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法,融合后的算法在计算提议概率密度分布时,充分考虑当前时刻的量测,使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布.将此改进粒子滤波算法在"当前"统计模型框架下进行机动目标自适应跟踪.仿真实验验证了该种方法对机动目标的良好自适应跟踪性能.     

融合HOG与颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法

针对传统粒子滤波算法颜色特征单一、行人非刚性不稳定等问题,融合简化的HOG特征和加权的颜色直方图,建立了改进的粒子滤波行人跟踪算法,采用图像分块相似度检测,抑制跟踪过程中行人结构、背景结构及遮挡的干扰。实验表明,该算法在背景颜色相似及遮挡情况下,仍能稳定可靠地跟踪行人,具有较高的准确性与鲁棒性。