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。     

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。     

特征融合的尺度估计颜色名跟踪算法

针对颜色名跟踪器在跟踪过程中运动目标在遮挡、尺寸变化等干扰下不能有效跟踪的问题,提出一个在颜色名(color name,CN)跟踪器框架下融入LBP纹理特征的快速尺度估计算法。运用自适应融合CN颜色特征和LBP纹理特征,利用特征融合后的最高输出响应作为预测目标位置信息;利用尺度滤波器对预测到的目标信息做出尺度估计;结合响应图的峰值旁瓣比,对目标模型做出更新调整。将改进算法在OTB-2013视频集中和近年来流行的跟踪算法做对比实验,实验结果表明,改进算法在尺度适应性和遮挡方面优于大部分算法。     

多特征融合与Kalman滤波的CAMShift跟踪算法

针对CAMShift算法在实际应用场景中受颜色和遮挡时跟踪失败的问题,提出一种多特征融合与Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法。多特征融合是在CAMShift算法基础上将边缘、纹理与颜色特征融合在一起,采用改进的Canny算子描述边缘特征,采用统一模式下的N-LBP构造纹理特征,并利用巴氏(Bhattacharyya)系数计算各个特征的自适应融合权值,通过不同特征之间的优势互补,增强特征的表达能力。当跟踪目标无遮挡时,使用CAMShift算法计算目标位置并更新Kalman滤波器参数,有遮挡时,使用Kalman滤波预测当前目标的位置,最后仿真实验表明,本文算法受环境影响小,相比CAMShift算法跟踪误差显著降低。     

基于特征融合及自适应模型更新的相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法因背景干扰、目标遮挡造成的跟踪失败问题,以及跟踪过程中每帧进行模型更新容易造成错误更新和实时性差的问题,提出了一种基于特征融合及自适应模型更新策略的相关滤波目标跟踪算法-多特征自适应相关滤波目标跟踪算法。该算法在特征提取阶段将边缘特征及HOG特征加权融合作为目标特征,加强对边缘特征的学习;在模型更新阶段通过计算预测区域与真实区域的奇异值特征向量相似度,并结合设定的阈值判断是否需要进行模型更新,通过自适应更新的方式减少模型的更新次数。在标准测试视频集下验证所提算法,并与两种经典相关滤波算法进行比较,结果表明该算法能够较好地适应背景干扰及目标遮挡问题,跟踪目标的平均中心误差减少了9.05像素,平均距离精度提高12.2%,平均重叠率提高4.53%。     

基于位置修正机制和模型更新策略的跟踪算法

为了实现目标跟踪算法在无人机应用中的高实时性和高成功率,针对目标遮挡和目标形变量大导致的跟踪丢失问题,提出了一种基于相关滤波的改进算法,算法包含自适应位置修正机制和模型更新策略.该算法提取目标区域的方向梯度直方图特征(HOG)训练滤波器,预测下一帧的目标位置.当预测位置不满足高置信度条件时,融合颜色命名特征(CN)对位置进行修正.为了提高算法的运行效率,对融合后的特征进行主成分分析(PCA)降维处理.利用平均峰值相关能量、多峰检测及最大响应值进行模型更新.实验中将改进算法与近年来的优秀算法进行对比.结果表明,所提算法在目标被遮挡和形变量大的场景中,跟踪精度更高.     

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。     

融合颜色纹理特征的自适应粒子滤波跟踪算法

针对复杂背景下,尤其是当光照条件发生变化以及目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法;该算法将RGB颜色直方图和LBP纹理直方图融合起来建立目标参考模型,并且引入Sigmoid函数动态调整两类子特征粒子的权重;仿真结果表明,该算法能在复杂背景下自适应调整两种子特征权重,以克服其中一种特征失效导致的跟踪失败,而且有效地避免了使用单一特征建模的缺点,能够实现更加准确的跟踪。     

上下文感知的改进Staple跟踪算法

为解决相关滤波算法受余弦窗和搜索区域限制,导致跟踪器无法学习更多背景信息的问题,结合Context-Aware和Staple跟踪算法提出一种自适应特征融合的抗遮挡目标跟踪算法.在跟踪器中嵌入遮挡判断模块,利用平均峰值相关能量及峰值信噪比(PSNR)等指标来判断目标的遮挡情况,决定是否更新模板.将该算法在OTB-2015...     

基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法

目标跟踪无法有效判断目标何时被遮挡以及同时配合模板更新.针对这一问题,文中提出基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法.首先,将目标区域分成4个子块,结合目标整体,利用遮挡具有从局部开始和方向性的特点,计算各分块间相关值的比值,判断目标是否遮挡及遮挡部位.再根据目标是否遮挡,采用不同的更新方式.最后,根据未被遮挡的各个分块位置信息确定最终目标的位置.在数据集上的实验表明,文中算法可以有效判定目标是否存在遮挡,并提升遮挡情况下的跟踪效果.     

基于融合特征的多尺度快速相关滤波跟踪算法

针对复杂场景下目标遮挡和尺度变化所导致的跟踪效果不佳问题,提出一种基于融合特征的多尺度快速相关滤波跟踪算法。首先,对目标的3种特征降维融合构成特征矩阵;其次,采用主成分分析思想实时地提取显著特征,重构特征矩阵,在有效降维的同时训练位置相关滤波器;最后,利用融合特征矩阵训练尺度相关滤波器,从而准确预测目标位置和尺度。实验部分将改进算法与目前流行的相关滤波跟踪算法进行比较,结果表明,改进算法在目标遮挡和尺度变化场景下跟踪精度较高,平均跟踪速度达到52.5 frame/s。     

无人机对船舶目标的改进CamShift跟踪算法研究

针对由于CamShift算法跟踪特征单一引起的对颜色相似目标或背景的干扰和对目标遮挡情况较敏感的问题,提出了一种基于改进CamShift融合局部特征匹配的无人机目标跟踪算法.首先,采用基于 H分量和LBP二维模板的改进CamShift目标跟踪算法以提高对相似目标干扰的鲁棒性;其次,在能保证目标跟踪的实时性要求的前提下,融合局部特征匹配算法中的BRISK匹配算法,可有效改善CamShift对颜色相似目标或背景的干扰的敏感性,同时增强对目标遮挡鲁棒性.实验结果表明,该改进算法通过颜色特征和局部特征的共同定位目标,实现了目标的准确跟踪.     

具有空间调整和稀疏约束的相关滤波跟踪算法

因频繁遮挡、尺度变化、边界效应等因素的影响,进行目标跟踪时,时常难以达到较好的预期 效果。再有,采用传统特征提取策略也会影响目标跟踪的鲁棒性。针对上述问题,提出一种具有空间调整和稀 疏约束的相关跟踪算法。利用传统特征与深度特征的有效融合,适应目标表观变化;基于峰值旁瓣比判别目标 在跟踪过程中是否被遮挡,若发生遮挡,则对滤波器进行稀疏正则化约束,提高模型对遮挡问题的鲁棒性;若 未发生遮挡,则通过高斯空间调整惩罚滤波器系数,抑制边界效应的影响。实验利用 OTB 数据集中 5 组涵盖 了严重遮挡和尺度变化等挑战因素的标准视频序列进行测试,定性和定量对比了算法与 4 种热点算法的跟踪效 果。定性分析中基于视频序列的主要挑战因素进行比较,定量分析通过中心点位置误差和重叠率比较跟踪算法 的性能。实验结果表明,算法对上述挑战因素更具鲁棒性。     

基于图像传感器的上下文快速压缩感知算法

针对快速压缩感知算法在目标被遮挡、光照变化较大时存在跟踪不稳定的问题,提出了基于图像传感器的上下文快速压缩感知跟踪（ FCT）算法。新算法首先在Haar-like特征中引入时空上下文特征,通过目标周围的空间信息和时间上的递推关系协助估计目标的位置。通过改进的随机测量矩阵同时提取目标的纹理特征和灰度特征,加强了特征的稳定性,提高跟踪的准确性。通过方差分类器预判定候选样本,减少判定的次数,并减少错误的候选样本。改进的FCT算法对光照、旋转、尺度缩放都有良好的不变性,且不易发生跟踪漂移。实验证明：改进的FCT算法优于压缩感知跟踪（ CT）算法和FCT算法。     

特征融合与重定位卷积算子跟踪算法研究

针对卷积操作目标跟踪算法(ECO-HC)在遮挡、背景等干扰问题导致跟踪精度下降的问题,提出了一种自适应特征融合的卷积相关滤波算法,将CN与HOG特征进行加权融合,通过计算各自的响应来确定各自特征在下一帧的权重,将特征各自的优势充分发挥出来.此外,针对目标跟踪失败问题,提出利用形变相似多样性原理,构建目标重定位模块,当出现遮挡、快速移动等复杂情况造成跟踪的可靠性降低时,综合考虑目标响应得分、空间权重得分和形变相似多样性得分来确定目标的最终位置,实现重定位.实验证明,改进后算法与ECO-HC相比,针对目标遮挡、背景干扰等复杂情况,有效地提高了跟踪精度,鲁棒性更强.     

低视点下遮挡自适应感知的多目标跟踪算法

目的 针对低视点多目标跟踪场景的遮挡问题,提出一种能够遮挡自适应感知的多目标跟踪算法。方法 首先根据每帧图像的全局遮挡状态,提出了“自适应抗遮挡特征”,增强目标特征对遮挡的感知和调整能力。同时,采用“级联筛查机制”,减少由遮挡带来的目标特征剧烈变化而认定为“虚新入目标”的错误跟踪现象。最后,考虑到历史模板库中存在遮挡的模板对跟踪性能的影响,根据每一帧中目标的局部遮挡状态,提出自适应干扰模板更新机制,进一步提高对遮挡的应变和适应能力。结果 实验结果表明,本文算法在MOTA(multiple object tracking accuracy)、M OTP (multiple object tracking precision)、FN(false negatives)、Rcll (recall)、ML (mostly lost tracklets)等指标上明显优于STAM(spatial-temporal attention mechanism)、ATAF(aggregate tracklet appearance features)、STRN (spatial-temporal relat...     

自适应卷积特征选择的实时跟踪算法

目的 针对深度卷积特征相关滤波跟踪算法因特征维度多造成的跟踪速度慢及其在目标发生形变、遮挡等情况时存在跟踪失败的问题,提出了一种自适应卷积特征选择的实时跟踪算法。方法 该算法先分析结合深度卷积特征的相关滤波跟踪算法定位目标的特性,然后提出使用目标区域和搜索区域的特征均值比来评估卷积操作,选取满足均值比大于阈值的特征通道数最多的卷积层,减少卷积特征的层数及维度,并提取该卷积层的有效卷积特征来训练相关滤波分类器,最后采用稀疏的模型更新策略提高跟踪速度。结果 在OTB-100标准数据集上进行算法测试,本文算法的平均距离精度值达86.4%,平均跟踪速度达29.9帧/s,比分层卷积相关滤波跟踪算法平均距离精度值提高了2.7个百分点,速度快将近3倍。实验结果表明,本文自适应特征选择的方式在保证跟踪精度的同时有效地提升了跟踪的速度,且优于当前使用主成分分析降维的方式;与现有前沿跟踪算法对比,本文算法的整体性能优于实验中对比的9种算法。结论 该算法采用自适应卷积通道和卷积层选择的方式有效地减少了卷积层数和特征维度,降低了模型的复杂度,提升了跟踪速度,利用稀疏模型更新策略进一步提升了跟踪的速度,减少了模型漂移现象,当目标发生快速运动、遇到遮挡、光照变化等复杂场景时,仍可实时跟踪到目标,具有较强的鲁棒性和适应性。     

基于特征贡献度的mean shift视频跟踪算法

特征空间分析是视觉跟踪中的关键问题.针对mean shift跟踪算法中模板匹配问题,提出了特征贡献度概念,有效减少了背景和噪声因素干扰,使重要性特征在匹配中起到关键作用;利用结构二值分布图携带空间结构信息的优点,很好地避免了统计特征的匹配误差,在一定程度上提高了跟踪的精度和鲁棒性.仿真实验结果表明该算法具有一定的优越性和实时性,在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果.     

复杂场景下的改进核相关滤波跟踪算法

为解决视觉目标跟踪的遮挡、尺度变化及背景杂波问题,在核相关滤波算法基础上,引入平均峰值相关能量遮挡判据,提出一种自适应融合多特征的抗遮挡核相关滤波算法（AMFKCF）。初始化目标特征及尺度因子,将提取、融合的目标多个特征和尺度因子训练位置和尺度滤波器,得到目标的中心位置响应,根据遮挡判据,引入卡尔曼位置滤波器,对未遮和遮挡的目标中心位置进行补偿。AMFKCF算法与主流算法在CVPR 2013 Benchmark数据集中进行对比,结果表明,AMFKCF算法与主流算法相比精度提高了0.115,成功率提高了0.083,中心位置误差提高了14.67个像素,距离精度提高了9.75个百分点。能够较好地解决遮挡、尺度变化、背景杂波等问题,且兼具核相关滤波算法的优点。