改进压缩特征的实时压缩跟踪算法

提出了一种改进的实时压缩跟踪算法（RCT）。该算法基于实时压缩跟踪算法,构造出一个改进的随机测量矩阵,使降维后得到的压缩特征包含的灰度特征信息和纹理特征信息比例相等。RCT算法首先将图像序列的特征用改进的随机测量矩阵转化为低维度特征,再用朴素贝叶斯分类器对低维特征进行目标和背景的分类,从而实现对目标的跟踪。将原始算法（CT）、一种改进算法（BCT）和该文创新的改进算法（RCT）进行对比,实验表明：RCT算法保持了原始算法的实时性,并且在各实验图像序列中跟踪目标的鲁棒性最好。     

一种改进的压缩跟踪算法

针对压缩跟踪算法在跟踪目标过程中,目标快速运动和目标外观尺寸变化较大时引起的跟踪失败问题,提出了改进的压缩跟踪算法。首先,对正负样本的采集做了改进,除了采集正负样本集,还额外采集一个候选样本集,从而减少样本采集带来的误差。其次,借鉴MIL算法思想,利用弱分类器的组合构成强分类器,然后对候选样本进行计算来确定目标,并提出了模型学习率和强分类器更新方法。最后,根据候选样本集为正样本集的概率值来自适应调节跟踪目标窗口的大小。实验表明,改进后的算法能对快速运动和外观变化较大的目标进行准确的跟踪,改进算法比原算法具有更好的鲁棒性。     

基于改进压缩跟踪算法的航拍视频目标跟踪系统

针对航拍视频的特性,对经典的压缩跟踪（Compression tracking,CT）算法进行了研究,发现了CT算法在样本采集和分类取样步骤中的不足并进行了相应的改进。采用Kalman滤波器预测目标的运动路径,并将预测结果应用于样本采集,自适应地修改搜索范围。更新了分类器的取样反馈过程,先对分类结果进行判断,评分绝对值低于某一阈值的分类结果不反馈给分类器,有效地保持了分类器的正确性。在改进算法的基础上,开发了基于航拍视频的目标跟踪系统。通过与经典压缩跟踪算法在实际航拍道路视频的测试和对比,验证了本文算法的有效性和实时性。     

一种改进的小波域图像修复算法

针对全变分小波图像修复算法在平滑区易产生阶梯效应并且噪声抑制不充分的缺陷,提出一种新颖的小波域图像修复模型。通过优化一个全变分和图像梯度的二范数的能量泛函来实现小波域的图像修复,使得在去除噪声的同时较好地保留了图像的边缘,在平滑区域削弱了阶梯效应,并利用有限差分法对所建立的扩散方程进行数值求解。实验结果表明:所提方法对于不同丢失比例的图像以及噪声图像都取得了较好的修复效果,尤其当小波系数丢失率较高时更为明显。     

一种压缩域中基于镜头的关键帧提取改进算法*

关键帧提取技术是基于内容视频检索的基础。针对压缩视频序列提出一种基于镜头的关键帧提取改进算法。其核心是根据压缩视频序列的编码特点,只需要对其进行部分解码,利用I帧信息的直流分量信息构造DC缩微图,并结合图像帧不同区域DC信息的重要程度差异进行相似性度量,进而实现关键帧提取。实验证明,该算法较之传统算法,在查全率和检索时间两项指标上均有显著改善,尤其适用于新闻纪录片、电影片等局部运动较为剧烈的视频序列。     

压缩域人脸检测与跟踪技术

多媒体技术的迅猛发展要求对海量的信息数据进行有效的处理,压缩域图像/视频处理技术得到了广泛的关注,在压缩域开展人脸检测与跟踪技术的研究是这一领域的一种新动向,值得关注.笔者对这一课题提出的背景和研究现状进行了分析,并提出了该课题中有待解决的问题.     

一种基于压缩域模板匹配的快速人脸检测算法

人脸的检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术,在自动人脸识别系统、基于内容的图像检索、视觉监测、场景检测、新一代人机交互技术等领域具有广阔的应用前景.通过在压缩域利用DC系数重构图像,提出了改进的链码模板和通过训练产生角度模板来对候选区域进行搜索匹配和检测.实验结果显示,本方法在检测人脸的过程中速度快,漏检率较低,非常适合实时性要求高的人脸检测系统.     

一种新的实时相关跟踪算法

相关法也可用于对动目标的跟踪。本文结合二值图象SSDA相关算法和多灰度图象SSDA相关算法,提出了一种二级相关检测算法,其特点是速度快、精度高、容易实时实现,可用于实时电视相关跟踪系统中。 1.引言 相关跟踪是用测量两幅图象之间的相关度的方法去计算目标的位置变化的,用先后     

基于自适应特征融合的压缩感知跟踪算法

针对运动目标外观或背景变化较大时,采用基于压缩感知的跟踪算法由于特征单一易导致漂移、跟踪不稳定甚至丢失目标等问题,提出了改进的基于自适应特征融合的压缩感知跟踪算法。该算法采用两种随机测量矩阵,分别投影V、H空间得到压缩后的纹理和颜色特征,利用在线计算的特征可靠性相对程度来自适应调整特征加权系数,充分利用两类特征的互补性来增强跟踪稳定性。对不同视频的测试结果表明,提出的方法在目标外观、背景环境变化时仍能准确跟踪目标,在目标大小为70像素×100像素时平均帧率为22帧/s,达到实时性。与提取单一特征的原压缩感知算法相比,改进后的方法在目标外观和背景变化时具有更强的鲁棒性。     

基于压缩感知的长时间实时跟踪技术研究

针对基于压缩感知的跟踪算法在目标发生纹理或光照较大变化或短暂遮挡等复杂情况下,容易发生漂移甚至跟丢的情况,提出一种将长时间跟踪与检测相融合的改进算法。该算法通过引入级联的搜索策略,在目标跟偏或跟丢后,可以快速地重新定位目标的准确位置,有效地减少了漂移发生的次数,很大程度上提高了跟踪的准确性和稳定性。对不同视频序列的测试结果表明,所提出的算法能够在目标发生快速不规则运动以及目标部分或全部被遮挡甚至在完全离开摄像机视野后,依然能够再次准确地检测并实时跟踪目标物体。     

基于H．264压缩域的实时运动对象分割算法

在压缩域内直接分割运动对象对于有实时要求的应用而言是十分必要的，H．264以其优越的压缩效率已经在许多应用中逐渐取代了MPEG-2／4，但有关在H．264压缩域内进行运动对象分割的研究还很少。为此提出了一种从H.264压缩域实时分割运动对象的算法，该算法首先对从H．264视频中提取出的原始运动矢量场进行时域和空域的归一化，接着通过对连续多帧的运动矢量场进行累积来增强显著的运动信息；然后对累积运动矢量场进行全局运动补偿，同时利用快速的统计区域生长算法按照运动相似性将其分割成多个区域；最后利用运动矢量场的方向角直方图来判断出属于运动对象的分割区域，以组成运动对象。通过对多个MPEG-4测试序列的实验结果表明，该方法不仅能够从H．264压缩域中实时地分割出运动对象，且具有良好的分割质量。     

基于压缩域的MP3音频数字水印算法

结合MP3编码特性,提出一种用于MP3版权保护的音频数字水印算法。该算法直接在压缩域中进行水印信息嵌入与提取,通过修改MP3比特流中的比例因子嵌入水印信息,无需MP3编解码过程。实验结果表明,该算法嵌入水印时不改变音频文件大小,提取水印时无需原始音频文件,其能在保证较好感知透明性的同时,具有较低的计算复杂度和较好的实时性。     

基于压缩传感的多样本目标跟踪算法

针对实时目标跟踪会产生跟踪不稳定、易漂移、被遮挡就丢失的问题,提出改进的多样本跟踪算法。在压缩传感实时跟踪中,通过增加随机测量矩阵产生新的压缩感知特征,融合多个正负样本。结合boosting学习方法更新特征权值并改进置信图估计,解决目标漂移和丢失问题。实验结果表明,该方法在目标运动、纹理和环境显著变化以及被部分遮挡的情况下,跟踪的鲁棒性依旧很高,能达到稳定、实时的目标跟踪。     

一种基于梯度模型的MPEG压缩域的运动对象分割算法

视频数据大都是经过压缩域的形式存储和传输的,且直接在压缩域进行视频对象分割无需运动估计等复杂的计算,速度较快。本文提出了一种基于梯度模型的MPEG压缩域的运动对象分割算法。首先利用DCT(AC[1]和AC[8])系数获得所有物体的边缘,然后综合在累积运动矢量基础上得到的边缘运动信息,从而获得感兴趣运动物体的边缘。仿真实验结果表明,它可以取得满意的分割质量。     

一种改进的基于颜色直方图的实时目标跟踪算法

基于颜色直方图的目标跟踪算法主要是利用彩色图像的颜色直方图信息,在获得颜色直方图水平投影和垂直投影的基础上,综合考虑运动预测和帧间的相似性,确定目标的位置,并结合模板更新的思想不断自适应地调整被跟踪目标的模板,从而实现对目标的跟踪,本文提出了的算法在原有的基于颜色直方图的目标跟踪算法的基础上,进行了两个方面的改进：（1）提出一种改进的直方图定义,使本算法能更好地实现小且目标物体的跟踪;（2）采用双模板更新与匹配的方法,使本算法对突变情况具有更强的鲁棒性。实验证明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

#br# 基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法

提出基于SIFT和YOLO的弱目标鲁棒性实时追踪算法,它能够在场景变化剧烈、目标存在遮挡等复杂条件下对目标进行持续稳定的追踪。算法的实现以合理的算法架构设计为基础,利用YOLO选择候选目标,利用SIFT从候选目标中选择被追踪目标。本文提出的追踪算法不仅满足实时性要求,而且在正常测试集、目标存在遮挡测试集、摄像头旋转测试集上均取得了优于KCF和CamShift的实验结果。结果表明,本文提出的追踪算法在解决目标遮挡、场景变化剧烈等问题上有突出表现。     

基于粗糙集的压缩域关键帧提取算法

提出一种基于粗糙集(RS)的压缩域关键帧提取算法。该算法从视频的压缩域数据流中提取I帧,以相邻I帧的差值为行、多个特征属性为列建立信息系统,对该系统进行归一化、离散化,采用RS的属性约简理论从中得到没有冗余的属性核,利用不可分辨关系进行关键帧提取。与像素差法、直流系数法的性能比较结果表明,该算法的计算复杂度更低,且适用于不同类型的视频。     

一种基于直方图和冗余匹配的实时目标跟踪算法

基于视觉的目标跟踪技术难点在于完成帧与帧之间的快速且口丁靠的目标匹配，以目标的直方图作为特征，具有很好的鲁棒性。但是直方图无法反映目标的空间信息，会导致错误定位于伪目标，且无法精确定位目标。针对以上问题，文章提出了一种稳健的运动目标跟踪算法，在以直方图作为目标特征的同时，结合冗余模板信息，达到验证候选目标的可靠性和辅助目标精确定位的目的。实地测试结果验证了该算法的有效性。     

基于红外图像的导弹实时跟踪算法研究

研究导弹跟踪问题,由于运动目标跟踪的实时性差,当导弹为防御攻击突变运动路径,实施跃升和俯冲动作时,地面探测仪不能及时跟上导弹路径的变化,造成导弹跟踪延迟的问题。针对这一难题,提出了一种点模型的跟踪方法。在跟踪导弹路径时,提取与导弹运动线性相关的特征点,实时构建特征点的点模型,通过确定点模型的运动状况来实现对导弹的跟踪,避免了对红外图像中所有点的计算,从而减少了计算量,使得地面探测仪能够及时跟上导弹路径的变化。实验证明,点模型这种方法能够解决导弹跟踪延迟的问题,实现导弹的实时跟踪,取得了满意的结果。     

基于压缩域的视频检索系统模型

文章提出了一个基于内容的视频检索系统模型,该模型直接对压缩视频数据进行处理,可节约解压缩的时间,减少运算量,提高系统处理效率。文章对该模型的系统结构以及系统实现所需的一些关键技术进行了介绍。