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当目标区域与背景特征接近时,由于目标模型中包含了大量的背景信息,基于Mean Shift的经典跟踪算法易受到背景信息的干扰,造成目标定位偏差,甚至丢失目标。为此,提出了一种基于角点的实时目标跟踪方法。该方法利用SU-SAN角点检测算子提取目标区域中的角点,由于目标区域内角点具有较强的目标表征能力,当使用这些角点构建目标模型时,能够增强目标与背景区域之间的辨别力,所以能够削弱背景信息对目标定位的干扰。实验结果表明,提出的方法能够实现对目标的准确跟踪定位,与经典的Mean Shift跟踪算法相比,该方法能够达到更好的跟踪效果,有效地提高了目标跟踪的准确性和实时性。 相似文献
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一种基于纹理模型的Mean Shift目标跟踪算法 总被引:6,自引:0,他引:6
在Mean Shift跟踪算法中,目标表示方法对跟踪性能有着重要影响.本文以局部二值模式(LBP)纹理模型作为研究对象,分析LBPi,1ri的9种纹理模式所表示的图像特征,提出用LBP8,1ri纹理模型中表示边界和角的5种基本模式表示目标的算法,称为FLBP8,1,并将FLBP8,1模式成功嵌入Mean Shift算法进行目标跟踪.FLBP8,1有效结合目标的边界及其纹理特征,能够自动提取目标的关键模式点,利用少量的关键点准确表示目标,因此计算复杂度较低.实验结果表明,在复杂的条件下,本文方法比基于颜色的表示法在目标表示的准确性和跟踪性能上均有明显提高. 相似文献
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基于Mean Shift算法视频跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为改善Mean Shift算法的跟踪性能,分析了Mean Shift算法跟踪局限性,对Mean Shift算法流程进行了改进.Harris特征角点具有对光照、旋转、部分仿射变化以及噪声干扰具有很好的鲁棒性的特性可解决Mean Shift算法在背景过于复杂时的跟踪失败问题.Surf算法则具有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,检测和匹配速度快等优点,能辅助Mean Shift算法在帧速过快情况下解决跟踪失败问题.提出了融合Harris角点和Surf算法的改进型Mean Shift算法.实验表明改进后的算法改善了Mean Shift算法在背景复杂以及帧速过快情况下的跟踪性能. 相似文献
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针对原始Mean Shift算法易受光照强度影响及跟踪窗口不随目标尺度自适应变化的问题,提出了一种光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法。该算法将颜色特征与光照不变性特征局部二值模式结合起来共同表征人脸,增强了复杂背景下目标的跟踪性能,利用矩特征和巴氏系数估计目标的真实尺度,提高了人脸发生较大形变时的适应能力。实验结果表明,提出的算法比传统的基于颜色直方图的Mean Shift算法具有更准确的跟踪结果。 相似文献
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提出一种基于尺度恒定特征转换(SIFT)的偏移均值向量(Mean Shift)算法,用于视频监控场景中的目标标定。SIFT特征可以实现不同帧图像之间的匹配,Mean Shift算法可以通过色彩直方图进行相邻帧图像的相似度搜索。用期望最大化(EM)机制来评价这两种度量方法之间的概率分布,由此获得相似区域的最大可能性估计。即使这两种机制中的一种不稳定,那么这种相互支撑的跟踪机制也能使跟踪性能保持不变。实验表明本文提出的SIFT-Mean Shift策略改善了经典Mean Shift和SIFT跟踪方法在复杂场景下的性能。 相似文献
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Mean Shift行人跟踪采用颜色特征直方图作为跟踪特征,存在易受背景颜色干扰等问题。基于此,在传统的Mean Shift行人跟踪算法中引入粒计算的思想,提出粒化的Mean Shift行人跟踪算法,对图像目标区域作粒层分块来提取块颜色特征信息,并在颜色特征表示上作不同粒度的粒化,最后在Mean Shift迭代框架下实现行人跟踪。该方法相比传统的跟踪方法具有计算复杂度更低、稳健性更好的优点。在PETS2009和CAVIAR数据库上的实验表明,这种方法跟踪正确率更高,在颜色干扰下稳健性更好,能够实时有效地跟踪行人。 相似文献
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提出了一种彩色序列图像中的实时运动目标跟踪算法,该算法首先利用综合帧间差分法与背景差分法两种方法优点的动态背景更新算法来检测各种运动目标,在后续的图像序列中,利用运动检测算法来确定目标跟踪的起始点,并利用Mean Shift算法来跟踪运动物体;然后再更新Mean Shift的目标模板。实验结果表明,该算法能够克服Mean Shift算法对尺度变化的物体的跟踪效果较差且不能检测突然出现在图像序列中的物体的不足,快速准确地跟踪各种物体。 相似文献
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目标表示方法对跟踪方法的鲁棒性有着重要影响。将对立色局部二值模式(OCLBP)纹理算子作为研究对象引入目标表示。通过分析不同颜色通道之间的相关性和OCLBP的10种纹理模式的表征能力,选择目标候选区域中具有OCLBP的7种主要模式的关键点的纹理直方图作为目标模型。最后将该目标表示方法嵌入到MeanShift框架中,进行目标跟踪。实验结果表明,提出的基于OCLBP主要模式的目标表示方法显著提高了Mean Shift目标跟踪方法的性能。 相似文献
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针对当目标跟踪过程中目标被全遮挡时易导致目标跟踪不精确、甚至丢失目标的问题,提出一种基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法.当前后帧Bhattacharyya系数匹配度大于等于80%时,表示目标没有被遮挡,采用颜色特征和轮廓特征定位目标,利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度小于80%时,表示目标进入遮挡区域,则利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度再次大于等于80%时,表示目标离开遮挡区域,则转换为Mean Shift跟踪.实验结果表明:所提算法与子区域分类器的在线Boosting算法和多视角多目标协同追踪算法相比,在目标全遮挡的情况下能更好地跟踪目标,提高了跟踪精度和鲁棒性,且满足实时性要求. 相似文献
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通过利用特征全局分布信息,提出一种以网格为数据单元的Mean Shift的目标跟踪算法(grid mean shift,GRIMSHIFT).针对传统Mean Shift目标跟踪算法的不足,GRIMSHIFT算法在m*n个像素的网格小区域内提取如颜色、角点量等局部区域特征值.在此基础上结合整幅图像进行约束Delaunay三角剖分得到图像像素间全局空间关联信息.在网格级上把局部特征信息和全局分布信息加权混合,使特征分布数据集具有了更高的目标辨识度;在视频序列中对动态网格特征分布连续运用Mean Shift便实现了对目标的跟踪.实验结果表明GRIMSHIFT拥有良好的实时性和准确性. 相似文献
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经典Mean Shift跟踪算法使用单一颜色直方图跟踪目标,导致其对目标外观的变化鲁棒性较差。为了解决该问题,提出一种多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪算法。该算法利用多个视图的颜色核函数直方图的加权组合作为目标模型进行Mean Shift跟踪;为了适应目标外观的变化,利用目标区域对每一颜色直方图的概率图均值和方差的比值评价每一颜色直方图的可靠性,并自适应地计算其组合权值。实验结果表明,与现有Mean Shift跟踪算法相比,提出的跟踪算法对目标的外观变化具有更强的鲁棒性。 相似文献
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该文提出了一种综合Mean Shift算法和灰度模板匹配的主动跟踪算法。该算法利用灰度模板匹配与运动目标在图像的位置无关的特点,在视角和焦距发生变化后用灰度模板进行穷尽搜索,再用匹配结果更新Mean Shift搜索窗口,解决了Mean Shift算法要已知目标区域才能正确跟踪的问题。该算法能在视角和焦距发生变化的情况下能正确的跟踪运动目标并能使被跟踪的运动目标始终保持在图像的中心区域。实验表明,该算法具有较好的可行性。 相似文献