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。     

一种基于视觉注意机制的改进粒子滤波跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究中的一个重要课题,它是目标行为理解的基础,是图像系统连续准确工作的重要部分。针对单一特征跟踪算法识别准确性不高,特别是在遮挡状况下无法对目标特征进行检测和跟踪的问题,考虑到粒子滤波算法在处理非线性、非高斯跟踪问题上的优越性,提出一种融合颜色、纹理和运动信息等多类特征的改进粒子滤波跟踪算法;并参考人眼的视觉注意机制,根据目标物体在不同场景下对人眼刺激的显著性不同,对目标的各个特征按照显著性强弱排序,并以此对散布粒子进行过滤。与单一特征和多特征目标跟踪算法的对比实验表明,所介绍的算法比基于单一特征的目标跟踪算法具有更高的准确性和鲁棒性,且比多特征跟踪算法的实时性更好。     

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。     

基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法

为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.     

复杂背景下感兴趣运动目标的跟踪算法

针对由于复杂背景的干扰而导致不能准确跟踪感兴趣运动目标的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法。首先在HSV颜色空间中得到感兴趣运动目标的加权颜色分布模型,然后利用不变矩特征来消除背景中相似颜色物体和光照变化的干扰,两种特征通过自适应调整权重来更新粒子权值而融合于粒子滤波算法中,从而能够准确和稳定地跟踪运动目标。实验证明,该算法在运动目标平移、姿态变化、遮挡、光照变化及相似颜色干扰等复杂背景下都能够准确地进行跟踪,对背景干扰具有很强的鲁棒性。     

基于粒子滤波和压缩感知的目标跟踪算法

为了解决目标跟踪过程中出现的目标遮挡和光照变化问题,提出一种基于粒子滤波和压缩感知的目标跟踪算法。算法融合颜色特征和纹理特征来描述目标,增强算法在光照变化和复杂环境下的鲁棒性;利用压缩感知理论对特征进行降维,提高算法实时性;最后,根据粒子滤波原理估计目标状态,得到目标位置。实验结果表明,本算法在有效减少算法运行时间的前提下,能够准确跟踪遮挡和光照变化情况下的目标。     

融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

利用视觉显著性和粒子滤波的运动目标跟踪

针对运动目标跟踪问题,提出一种利用视觉显著性和粒子滤波的目标跟踪算法.借鉴人类视觉注意机制的研究成果,根据目标的颜色、亮度和运动等特征形成目标的视觉显著性特征,与目标的颜色分布模型一起作为目标的特征表示模型,利用粒子滤波进行目标跟踪.该算法能够克服利用单一颜色特征所带来的跟踪不稳定问题,并能有效解决由于目标形变、光照变化以及目标和背景颜色分布相似而产生的跟踪困难问题,具有较强的鲁棒性.在多个视频序列中进行实验,并给出相应的实验结果和分析.实验结果表明,该算法用于实现运动目标跟踪是正确有效的.     

基于多线索自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法

针对在复杂背景下,特别当目标与背景颜色相似、目标被遮挡时容易导致跟踪失败的问题,采用颜色与纹理两种互补特征融合的粒子滤波算法,同时提出一种融合策略自适应的抗遮挡跟踪方法,当遮挡发生时,适时切换融合策略,并在粒子滤波框架内嵌入mean-shift算法,克服了粒子退化现象。实验结果表明,该算法具有较强的抗遮挡能力,能够跟踪复杂背景下的目标。     

粒子滤波的视频目标跟踪算法研究

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具有广泛的应用前景.通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟踪的粒子滤波算法.在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背景干扰、尺寸变化等难以解决的问题.实验结果表明提出的方法达到了预期目标.