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针对繁杂环境下目标跟踪稳定性差且易受到遮挡发生漂移的问题,提出一种结合时空上下文信息的相关滤波目标跟踪方法。该算法首先从目标和背景区域提取方向梯度直方图特征和颜色直方图特征,加权融合两种特征的相关滤波响应,建立相关滤波跟踪模型;然后利用目标的背景梯度直方图特征,基于贝叶斯框架通过最大化似然函数得到时空上下文辅助模型;最后自适应融合两种模型响应,得到目标估计位置并采用尺度估计方法解决目标尺度变化问题。在OTB-2013公开标准测试集上与基于相关滤波的运动目标跟踪方法进行了实验对比。结果表明,该算法的平均距离精度值和平均重叠精度值都优于其他算法,能够有效缓解跟踪目标由于遮挡、尺度变化、光照等因素造成的跟踪漂移状况的发生。 相似文献
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基于相关滤波器的视觉目标跟踪方法 总被引:3,自引:2,他引:1
为了解决视觉目标跟踪中的尺度预测的难题,本 文在核相关滤波器的目标跟踪的框架下给出了一种 尺度估计策略,并对传统的核相关跟踪方法中目标模型的在线更新方法进行了修改,提出了一 种多尺度视觉 目标跟踪算法。首先,通过对正则化最小二乘分类器(RLS)学习获得位置和尺度核相关滤波 器(KCF);然后,寻找位 置和尺度KCF输出响应的最大值,完成目标位置和尺度的检测;最后,在线更新目 标模型。实验中,对 12组具有挑战性的标准视频序列进行测试。实验结果表明,相对于现 有的3种基于相关滤波器的跟 踪方法中的最优者,本文方法的平均中心位置误差(CLE)减 少了7.0pixels,平均成功率(SR)提 高了18.3%,平均距离(DP)精度提高了 5.6%;在目标发生尺度、光照、姿态变化、部 分遮挡、旋转及快速运 动等复杂情况下,本文方法均有较强的适应性,具有重要的理论和应用研究价值。 相似文献
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为了解决尺度变化对目标跟踪的影响,本文在颜色特征跟踪算法的基础下提出了一种多尺度目标跟踪算法。该算法通过训练位置和尺度两个相关滤波器以实现自适应尺度跟踪。首先通过最小二乘分类器学习获得位置相关滤波器,采用主成分分析法对颜色特征进行降维,计算响应的最大值作为下一帧目标中心位置;接着根据设定的尺度因子在中心位置周围形成多个大小不一的矩形区域,并计算每个区域的颜色特征;学习每个区域的颜色特征,获得尺度相关滤波器,并采用正交三角分解对尺度相关滤波器进行降维;然后根据响应的最大值确定跟踪目标的尺寸;最后对目标的位置和尺寸进行更新。通过对13组挑战性的视频序列进行测试,结果表明,本算法不仅对目标尺度变化具有一定的适应性,而且对光照变化、快速运动、运动模糊等复杂情况下,均具有鲁棒性,多项性能指标均优于目前跟踪性能先进的算法。 相似文献
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针对传统相关滤波跟踪算法在目标发生尺度变化和遮挡时容易导致跟踪失败的问题,本文提出位置-尺度异空间协调的多特征选择相关滤波目标跟踪算法。首先,提取目标区域的快速方向梯度直方图特征、颜色空间特征和灰度特征,特征间的不同组合方式构成特征池以加强滤波器的判别性能,将组合得到的特征分别进行相关滤波跟踪;其次,依据每种特征响应的鲁棒性得分,选择分数最高的响应图最大值预测目标位置;然后,转换坐标至对数极坐标中,使用相位相关滤波器进行目标尺度估计;最后,设计一种高置信度模型策略更新模板。在标准数据集TB-50和OTB-2015上的实验结果表明,本文提出的算法在目标发生尺度变化、遮挡、旋转、出视野和背景杂乱等情况下,仍具有较好的跟踪有效性。 相似文献
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针对目标跟踪算法应对遮挡、模糊、尺度变换等挑战时,容易导致漂移和跟踪失败的情况,提出一种复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法。首先,采用所提的多特征互补策略,利用特征训练相应滤波器,根据每个滤波器的响应值动态调整特征的融合权重,完成对目标的位置估计;然后,以估计位置中心构建尺度滤波器,完成目标最优尺度的估计;最后,融合多尺度搜索区域策略,并根据跟踪置信度对跟踪模型选择性进行更新,进一步提升了跟踪器的性能和抗遮挡能力。在OTB2015的74组彩色数据集上进行测试,并对所提算法与近年来先进的相关滤波算法进行对比。所提算法的平均距离精度为0.801,平均重叠精度为0.715,实时跟踪速度为39.24 frame/s。实验结果表明,跟踪器在复杂环境下的表现良好,整体性能优越。 相似文献
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《信息技术》2017,(11):150-156
多旋翼无人机已经广泛应用于各个领域,视觉目标跟踪算法对于无人机的应用具有十分重要的意义。无人机平台下的视觉目标跟踪对跟踪算法提出了很高的要求,要求在满足实时性的前提下能够在复杂场景下准确地检测跟踪目标。针对传统的核化相关滤波器跟踪算法缺乏尺度估计以及抗遮挡能力不强的问题,提出了一种改进的核化相关滤波器的目标跟踪算法。利用位置估计滤波器得到目标位置,然后采用基于颜色空间直方图的相似性度量算法得到尺度估计结果,构建小型样本库并采取自适应阈值的样本更新策略进行样本更新。提出的算法在公共数据集和无人机实拍数据集下的实验结果显示,该算法能够快速准确地跟踪目标,并且在显著遮挡和尺度变化等复杂情况下也具有较好的跟踪效果。 相似文献