基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法

针对光照条件突然变化情况下混合目标模型Mean Shift算法无法准确跟踪目标的缺点,提出了一种基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法.算法用SIFT特征来匹配帧间的感兴趣区域,同时使用包含初始帧信息和前一帧信息的混合目标模型Mean Shift算法计算帧间感兴趣区域的直方图,以直方图分布距离最小为原则计算Mean Sh...     

多颜色直方图自适应组合Mean Shift跟踪

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。     

基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法

传统的基于色彩直方图或空间色彩直方图的Mean Shift跟踪算法,在诸如跟踪目标出现尺度变化的复杂条件下,无法得到准确的跟踪结果。这是因为色彩直方图或空间色彩直方图无法显著区分颜色相近的目标和背景。鉴于此,提出了一种基于空间边缘方向直方图的Mean Shift跟踪算法,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息。实验结果表明,该算法能够有效的处理遮挡、光照变化和尺度缩放等复杂情况,对目标进行准确有效的跟踪,改善了传统方法在尺度缩放等方面的局限性。     

基于颜色的快速人体跟踪及遮挡处理

为了对被跟踪到的运动员进行运动姿态以及运动参数的分析,给运动员的训练提供科学合理的参考,提高比赛成绩,研究了面向体育视频的运动目标跟踪技术,提出了一种基于Mean Shift的综合算法.首先,根据背景加权直方图选择跟踪目标与背景图像的差别最显著的部分作为跟踪特征,以减少背景信息对跟踪效果的影响;其次,针对Mean Shift算法需要对图像进行穷举匹配的问题,利用Kalman滤波对目标的状态进行有效预测,减少了匹配运算次数,改善了快速运动目标的跟踪效果,提高了跟踪算法的稳健性;最后运用基于核的Mean Shift算法对运动目标进行跟踪,同时进行目标模板的实时更新,实现了对体育视频中运动员的稳定实时的跟踪.该方法成功地解决了部分遮挡、背景混乱以及目标尺寸变化等问题.     

基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法

针对传统的Mean Shift算法在目标快速运动且背景区域变化较大时,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于背景优化的Mean Shift目标跟踪算法。该算法引入混合直方图并对直方图重新量化,再通过减少背景像素在概率密度函数(PDF)中的权重来对背景进行优化,从而降低背景区域对跟踪的影响。实验结果表明,当目标快速运动,且背景区域变化较大时,该算法仍然能够实现对运动目标的准确跟踪。     

利用背景加权和选择性子模型更新的视觉跟踪算法

目的 针对传统Mean Shift算法对受背景干扰的目标无法进行有效跟踪并缺少有效的模型更新策略的问题,提出一种将背景加权和选择性子模型更新相结合的跟踪算法。方法 首先,在Mean Shift框架下,为了减少背景信息对目标定位的干扰,利用目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数只引入到目标模型的颜色直方图中,从而建立一个新的目标模型。然后,根据目标模型中每个分量匹配贡献度的大小选取需要更新的模型分量及其更新公式。结果 实验结果表明,本文算法能够抑制背景干扰,同时能对模型进行有效的选择性更新,克服了整体更新策略严重的模型漂移问题。结论 本文从模型描述和更新策略两个方面对传统Mean Shift算法进行了改进,实验结果表明本文算法具有较好的有效性和鲁棒性。     

基于SIFT特征的Mean Shift目标标定算法

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。     

红外目标跟踪技术研究

众多的目标跟踪算法中,Mean—Shift跟踪算法有良好的实时性,对遮挡、目标变形具有一定的适应性,是公认的效果比较好的跟踪方法。但它也存在不足,传统的Mean—Shift算法当背景的直方图分布和目标的直方图分布类似时,或者目标受到光照、阴影等影响,或有干扰物体靠近目标时,在跟踪时很容易发生目标丢失。鉴于此,提出最先使用Kalman滤波器对距离相对比较远的红外弱小目标的大致运动位置做出目标估计,接着使用Mean—Shift跟踪算法在先前目标估计出的区域内做目标的跟踪匹配,并保证精度。实验结果指出,文中提出的算法对于跟踪系统的观察噪声扰动具有较强的鲁棒性。     

一种基于Mean Shift的快速跟踪算法

针对Mean Shift算法难以跟踪快速运动目标、算法迭代次数多以及耗费时间长的问题,提出了一种基于Mean Shift的快速运动目标检测方法,该方法结合帧差法并融合背景信息来快速检测运动目标;同时提出一种新的相似性度量方法进行初步检测,排除干扰并快速选出符合标准的目标以进行Mean Shift匹配,找出最佳目标。该方法不仅减少了传统方法的迭代次数,缩短了算法所需时间,而且在跟踪实验中取得了较好的跟踪效果,提升了算法的鲁棒性。     

基于卡尔曼滤波的多区域关联运动目标跟踪

针对视频目标跟踪中的遮挡及跟踪漂移问题,提出一种基于卡尔曼滤波的多区域关联运动目标跟踪算法。该算法将目标划分为多个区域并构建无向图,通过卡尔曼滤波预测出各区域中心,再结合灰度直方图匹配及相邻区域的位置关系,计算出各区域观测中心,最后应用卡尔曼滤波修正观测中心实现跟踪。对两区域人体目标跟踪的实验结果表明,与各区域单独采用Mean Shift跟踪算法相比,所提算法在目标遮挡、目标与背景特征相似的情况下,依然具有较好的鲁棒性和实时性。     

多特征带宽自适应Mean Shift目标跟踪算法

在传统均值漂移跟踪算法中,其核函数带宽缺乏较好的自适应调整特性,且易受背景色干扰。为此,提出一种多特征带宽自适应目标跟踪算法。采用颜色和纹理信息创建特征模型,在最优目标位置区域投影,以生成概率密度分布图,通过计算获得目标密度块的长度和宽度,从而自适应调整核函数带宽,用椭圆锁定目标,椭圆形状参数由目标概率密度的矩运算获得。实验结果表明,该算法能够有效适应目标缩放、旋转等复杂运动,并能抵御一定光照变化及背景色干扰影响。     

基于Mean Shift和自适应预测的非刚性目标跟踪算法

传统Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ跟踪算法在目标发生机动或存在遮挡的情况下跟踪效果不理想．对此,结合目标的形状特征和颜色的可区分度对传统的颜色直方图进行改进,给出了将Ｍｅａｎ Ｓｈｉｆｔ和卡尔曼滤波器或粒子滤波器相结合的目标运动自适应跟踪算法,并针对粒子滤波器计算量大的问题,给出了运用两种不同运动式粒子进行有效预测的方法．结果表明,该算法可实现快速的非刚性目标跟踪,对目标的不规则运动和严重遮挡具有很好的鲁棒性．     

深度信息辅助的均值漂移目标跟踪算法

参考目标模型中混入的背景噪声会弱化目标特征的描述,导致目标跟踪定位误差。为减少误差,依据目标与背景处于不同深度平面的特点,提出了基于深度信息辅助的和改进的背景加权直方图的MeanShift跟踪算法,能够有效削弱核窗口中的背景干扰信息,突出目标的颜色特征信息,并适时自适应更新核带宽,减少因目标尺寸变小时引入较多的背景干扰信息。实验结果表明该算法迭代次数更少,具有良好的跟踪定精度。     

Mean Shift tracking with multiple reference color histograms

The Mean Shift tracker is a widely used tool for robustly and quickly tracking the location of an object in an image sequence using the object’s color histogram. The reference histogram is typically set to that in the target region in the frame where the tracking is initiated. Often, however, no single view suffices to produce a reference histogram appropriate for tracking the target. In contexts where multiple views of the target are available prior to the tracking, this paper enhances the Mean Shift tracker to use multiple reference histograms obtained from these different target views. This is done while preserving both the convergence and the speed properties of the original tracker. We first suggest a simple method to use multiple reference histograms for producing a single histogram that is more appropriate for tracking the target. Then, to enhance the tracking further, we propose an extension to the Mean Shift tracker where the convex hull of these histograms is used as the target model. Many experimental results demonstrate the successful tracking of targets whose visible colors change drastically and rapidly during the sequence, where the basic Mean Shift tracker obviously fails.     

融合灰度和SURF特征的红外目标跟踪

由于红外图像对比度低、色彩信息匮乏且灰度级动态范围小,基于红外成像的目标跟踪一直是本领域研究的难点和重点。提出了一种融合灰度核直方图和SURF(speeded up robust features)特征的红外目标跟踪算法。在首帧采用灰度核直方图和SURF特征分别描述目标模板,在以后每帧中利用均值漂移算法快速找到局部最优解。考虑到灰度直方图特征信息量少,跟踪误差逐渐累积,采用改进的SURF特征点匹配算法估算当前帧目标尺度和中心位置,及时修正累积误差,避免跟踪窗口漂移且能自适应调整跟踪窗口大小,此外更新目标模板,最终准确跟踪目标。真实场景实验结果表明,本文算法在目标外观发生较大尺度变化、周边具有相似表观物体时能稳定跟踪目标,具有很强的稳健性,且满足实时性要求。     

基于改进CAMShift的运动目标跟踪算法

针对视频序列图像目标跟踪中Mean Shift算法提取目标颜色特征易受背景影响的问题,首先选取非线性核密度估计方法用来进行运动目标的检测,然后采用CAMShift方法对检测到的目标进行跟踪,并结合非线性核密度估计的检测结果对目标直方图进行自适应更新。还针对目标的遮挡问题给出解决方法。实验结果表明,引入背景减法与CAMShift相结合的策略,能够实现运动目标的自动跟踪,并实现目标直方图的自适应更新。该算法的可靠性能满足实时检测的要求,较好地解决了光照变化、阴影及遮挡等造成的影响。     

光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法

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。     

基于视野分界线的多摄像机运动目标跟踪算法

提出了一种改进的基于视野分界线的多摄像机运动目标跟踪算法。该算法通过采用SIFT算法来自动获取特征点,生成视野分界线。当目标穿过分界线后,将待确定目标颜色直方图与目标颜色直方图相匹配,匹配度最好的赋予标识,即完成目标的交接,用Mean Shift算法完成后续目标的跟踪。在搭建的实验平台上进行了实时跟踪,实验结果表明该算法能有效实现多摄机间的目标连续跟踪。