基于Mean Shift算法的实时运动目标跟踪

Mean shift算法是一种非参数密度估计算法,可以实现实时的最优匹配,为了把Mean shift算法应用到视频图像的运动目标跟踪中去,采用了以颜色直方图建立目标模型的策略,提出了在视频图像中以Mean shift为核心的目标跟踪算法。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性、准确度等优点,在运动目标部分遮挡的情况下仍能实现稳定、实时的跟踪。     

一种基于颜色分布的混合视频跟踪方法

传统的Mean shift算法虽然具有简单快速的特点,但在目标被遮挡的情况下无法进行有效的跟踪。与此同时,以Monte Carlo随机模拟理论为基础的粒子滤波虽然可以很好地解决这一问题,但是由于结果的好坏与粒子的数目成正比,计算耗时无法满足系统的实时性要求。该文基于颜色直方图分布,引入自适应选择粒子样本数的采样策略,有效地融合传统Mean shift算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点,在保证跟踪效果的同时减少了跟踪的总体时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性。实验证明,该方法在实际的目标跟踪中是有效和稳健的。     

一种基于特征融合的运动目标跟踪算法

联合目标的灰度特征空间和梯度特征空间,构造了由目标的灰度加权直方图和梯度加权直方图联合表示的目标模型,利用均值平移算法在当前帧中迭代搜索目标位置.实验表明,该方法对于目标和背景灰度相似以及目标被部分遮挡时的跟踪是有效和稳健的.     

基于扩展空间直方图的红外目标跟踪方法

针对传统均值漂移算法中仅仅利用目标的颜色信息而导致目标模型分辨能力不高的问题,提出了一种基于扩展空间直方图的红外目标均值漂移跟踪方法.首先对空间直方图进行扩展,构建了一种结合目标颜色分布和空间约束关系的联合空间颜色模型,有效提高了目标模型的分辨能力.通过给定目标空间位置和颜色联合概率密度函数,定义目标区域与候选区域概率密度的相似性度量,进而实现了红外目标的准确定位.实验结果表明该算法简单有效,能准确跟踪前视红外目标.     

基于Kalman滤波的均值漂移目标跟踪算法

为解决目标追踪中目标被遮挡的问题,文中设计了一种基于卡拉曼滤波的均值漂移目标跟踪算法。在选定目标的情况下,利用均值漂移算法迭代求得目标的位置,当目标被遮挡时,根据前一时刻目标的位置和速度等信息采用卡尔曼滤波预测,得到目标的位置。实验结果表明,该算法在有遮挡的情况下,准确性和实用性更强     

基于视觉运动目标跟踪技术分析

计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪,它将图像处理、模式识别、自动控制、人工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起,主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通等各个方面,因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法,探讨了视觉跟踪算法的未来研究方向。     

基于时间一致性约束的核互相关器目标跟踪

针对相关滤波器跟踪算法在目标快速运动、遮挡和表观变化时易发生跟踪漂移或者丢失的问题,提出一种基于时间一致性和核互相关器的目标跟踪算法。该算法通过引入对图像噪声和杂波更具鲁棒性的核互相关向量,能够更精确地预测目标的仿射变化。同时,在学习过程中引入时间一致性约束,以解决因核相关器时间退化导致的跟踪漂移问题。最后,采用主灰度分量逆映射来提升跟踪器应对目标部分遮挡的能力。在公开的OTB100标准目标跟踪数据集中与提供的基准算法和其他性能更加先进的相关滤波算法进行对比,该算法平均跟踪速度为41f/s,相对fDSST和SAMF算法,其跟踪精度分别提升15.6%和6.4%,跟踪成功率分别提升33.3%和6.1%。实验结果表明,该算法在目标快速运动、遮挡或表观变化时仍能精确地跟踪目标。     

一种基于纹理和颜色的粒子滤波目标跟踪方法

针对基于颜色的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下会导致跟踪失败的问题,提出了一种基于局部二值模式纹理和颜色特征的粒子滤波目标跟踪方法。颜色直方图是对目标在彩色图像中的全局描述,而局部二值模式纹理包含了灰度图像中局部邻近区域的纹理信息,两者可以互为补充。因此同时用颜色直方图和局部二值模式纹理直方图描述目标,在粒子滤波框架下将目标颜色和局部二值模式纹理有机结合起来。实验结果表明,该算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的稳健性。     

跟踪窗口尺寸自适应调整的粒子滤波跟踪算法

当目标尺度发生变化时,传统的粒子滤波跟踪算法的跟踪窗口尺寸不变,在目标尺寸变化较大时容易丢失跟踪目标.针对这一问题,提出了一种跟踪窗口自适应调整的粒子滤波跟踪方法.该方法依据运动目标区域内粒子到目标中心点的平均距离与目标尺寸的关系,建立跟踪窗口尺寸的数学模型.在两种目标模型上对所建立的数学模型进行了仿真验证.实验结果表明,当目标尺度发生变化时,跟踪窗口能够很好的随目标的尺寸变化而自适应地连续调整,改进后的算法在目标尺寸变化率很大时仍能够稳定跟踪目标.     

基于粒子滤波和均值平移的目标跟踪

提出一种粒子滤波和均值平移相结合的跟踪算法,其中均值平移起主导作用,当其失效时会产生少量的粒子进一步搜索,确定目标位置以减少误差.与传统的粒子滤波相比,这种方法只需少量的粒子覆盖可能的目标分布,大大减少了计算量.     

一种基于特征自动选取的跟踪算法

在复杂的环境下,基于单一特征的视觉跟踪算法,往往不能满足实际环境的需要,对此文中提出了一种基于特征自动选取的跟踪方法。考虑到不同特征在不同场景下对目标与背景的区分能力的不同,重新定义了适合跟踪的背景区域,并在此基础上提出了特征自动选取的策略。基于此策略,利用目标的颜色特征和纹理特征,具体实现了特征自动选取的跟踪算法。实验结果证明了该策略的可行性。     

基于二次加权Mean-Shift的目标实时跟踪

针对经典Mean-Shift跟踪算法需要多次迭代才能达到收敛的缺点,提出一种高效的Mean-Shift跟踪算法。在使用颜色空间作为目标特征的跟踪系统中,目标本身往往可以表征为区别于背景的颜色特征,而颜色特征的分布则与偏移向量的权值相对应。通过分析跟踪算法中不同的权值对收敛速度的影响,对加权系数进行了二次加权,使改进的算法只需要一次粗定位和一次精确定位2次迭代便可准确地对目标进行定位。试验结果表明,该算法在保证了经典算法准确性的同时,大大加快了向目标收敛的速度。     

基于色彩局域搜索的彩色目标快速跟踪方法

提出了一种基于色彩局域搜索的彩色目标快速跟踪方法。该色彩搜索法是利用目标特征色在目标跟踪点附近搜索目标，而无需对整幅图像地行搜索。其图像处理速度不受图像尺度的影响，因而实时跟踪速度大大提高。实验结果得出：该方法的跟踪速度可达到18．45frames／s，跟踪效率为73．8％。     

基于分块的多特征融合变尺度目标跟踪算法

为了增强彩色视频中目标外观描述能力和解决跟踪过程中目标尺度变化的问题,提出一种基于分块的多特征融合变尺度目标跟踪算法.设计了一个能处理不同挑战因素下对目标的精确跟踪算法,首先提取HSV分块的颜色直方图特征和PCA-HOG特征并采用多通道线性核函数对两种特征进行融合构建训练样本,然后求解线性岭回归函数获得位置核相关滤波器模型,并以线性核函数来计算候选区域在7个尺度空间上与跟踪目标的响应值,最后利用尺度自适应模板更新模型参数.实验结果表明,提出的算法在彩色视频中不仅能较好地自适应目标尺度的变化,在复杂场景下也具有较强的鲁棒性.     

基于各向异性核函数的均值漂移跟踪算法

均值漂移算法是一种将迭代轨迹滑向局部邻域内均值的迭代算法,已应用于目标跟踪领域。传统的均值漂移算法通常采用各向同性核函数进行跟踪,但视频序列中的跟踪目标的结构随时间而变化,尤其当目标结构快速变化时,基于各向同性核函数的均值漂移跟踪算法常常会导致目标的丢失。该文采用各向异性核函数均值漂移算法实现目标跟踪,由于该核函数的形状、大小、方向能自适应于目标局部结构的变化,保证了跟踪效果的稳定性和鲁棒性。实验结果证明该算法是有效的。     

基于局部特征和Mean Shift的目标跟踪算法研究

利用均值漂移进行目标跟踪的算法,在被跟踪目标出现旋转、尺度变化、噪声干扰等情况下,无法得到准确的跟踪结果。文中提出了基于当前流行目标跟踪算法和局部特征相结合的算法,基于局部特征-形状上下文(Shape Context)特征的Mean Shift目标跟踪算法。该算法首先提取目标的轮廓信息和特征,根据采样点之间位置和距离关系建立Shape Context直方图,最后所有点的Shape Context直方图构成了图像的Shape Context特征,最后根据Mean Shift算法进行跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪目标出现尺度变化、旋转、噪声干扰和遮挡等情况下能够准确地跟踪物体,鲁棒性好。     

基于光学技术的船模运动跟踪

为准确获得水池中船舶模型的位置和运动姿态,实时对自由运动的船模进行追踪,文中提出了基于光学技术的船模运动跟踪方法,满足了船模运动跟踪的实时性要求。通过对船模进行特殊标记,并在算法中利用关于Battacharyya系数的高斯函数调节核的大小,在不影响实现Mean Shift算法快速性的同时增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,在追踪过程中,该算法能够调节跟踪窗口大小,使目标始终出现在窗口中心位置,提高了算法跟踪的准确性。     

一种鲁棒的均值漂移与彩色特征点提取相结合的面部跟踪算法

针对复杂背景中的多人脸跟踪问题,提出一种均值漂移与彩色特征点提取相结合的面部跟踪算法.手动选取要跟踪的面部区域,并利用彩色Harris探测器进行特征点提取,然后根据肤色的色度信息,利用均值漂移算法粗略定位人脸的位置,之后对这个区域提取特征点,与其前提取的特征点进行匹配,满足约束条件的区域即为要跟踪的人脸区域.实验表明,该算法可以排除近肤色物体的干扰并可以在多人脸发生重叠的情况下保持稳定跟踪.     

基于Struck算法的遮挡目标跟踪

Struck算法是近年来综合性能较优的视觉目标跟踪算法,但对于较大比例遮挡或全部遮挡情形,算法性能下降明显.通过对Struck算法的分析发现,当遮挡出现时算法分类器会引入错误信息,从而导致跟踪失败或者跟踪漂移.在Struck算法框架的基础上加入遮挡判断机制,在检测到较大比例遮挡后停止分类器更新,并通过缩放搜索样本的尺寸解决目标尺寸快速变化导致的遮挡检测虚警;对于具有一定运动信息的目标,通过卡尔曼滤波器进行预测解决目标全遮挡后的持续跟踪.实验证明,提出的算法框架对遮挡情形下的目标跟踪具有较高的鲁棒性.