一种特征融合的带宽自适应Mean Shift跟踪算法

传统Mean Shift跟踪算法在目标颜色特征和背景颜色特征相近、尺度变化等情景下效果不理想。提出了一种特征融合且核函数带宽自适应的改进跟踪算法,针对颜色直方图容易受背景区域影响,融合了边缘直方图,并对核函数带宽进行自适应更新。另外,对目标模型的更新进行了相关探索并给出比较结果。结果表明,该算法可以对目标实现更稳定的跟踪,对目标颜色和背景颜色相近、尺度变化等场景具有很好的适应性。     

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.     

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.     

一种对光照变化鲁棒的均值漂移跟踪方法

颜色作为一个有效的视觉特征,被广泛的用于基于表面模型的跟踪中。但在跟踪过程中,由于光照、视角及摄像机参数等的变化,往往会造成目标颜色的改变,使得跟踪不稳定。该文提出了一种新的基于局部背景动态修正模糊颜色直方图的均值漂移跟踪方法,在颜色-空间域运用核密度估计建立目标的模糊颜色直方图模型,利用目标的局部背景动态修正目标模型,克服了基于传统颜色直方图建立目标模型时对于光照变化较为敏感的缺点。实验验证了该文算法可以平滑相似性表面,减小局部极值点对跟踪的影响,在光照剧烈变化的情况下能够实时鲁棒地跟踪目标。     

双层特征优化的视觉运动目标跟踪算法

视觉监控中运动目标跟踪容易受到遮挡、目标快 速运动与外观变化等因素的素影响,单层特征难以有 效解决这些问题。为此,提出一种像素级与区域级特征组合优化的视觉跟踪算法。首 先在像素级利用 目标和背景区域颜色特征的后验概率对目标与背景进行初步判别;然后对候选区域进行超像 素分割,并依据 像素级的判断结果,在超像素区域内利用投票决策模型对目标与背景信息进行统计分析,得 到精确的目标位 置分布;最后结合均值漂移迭代搜索得到目标的准确位置,并利用双层判别结果对目标跟踪 过程的遮挡情况 进行检测,同时动态更新目标以及背景区域信息以适应目标外观与场景变化。与典型算法进 行对比的实验结 果表明,本文算法能够有效应对目标遮挡与快速运动等因素的影响,适用于复杂场景条件下 实时的运动目标跟踪。     

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。     

基于三维直方图的改进Camshift目标跟踪算法

经典的连续自适应均值漂移算法Camshift通过HSV空间的色调Hue分量建立一维直方图,在有光照变化及有相似颜色目标或背景的干扰下,跟踪效果不好。提出一种融合HSV空间中色调、饱和度以及反应物体形状信息的边缘梯度的三维直方图特征,并基于背景模型自适应调整特征直方图三种分量的权重值,提高了算法的跟踪准确度。通过与传统Camshift跟踪实验比较,提出的改进算法在光照变化及相似颜色目标/背景干扰下具有更好的鲁棒性,同样也满足跟踪系统的实时性要求。     

基于双权值颜色直方图的工作服检测与跟踪

为保障工人的安全,对工人是否穿着工作服进行检测与跟踪具有重要意义.针对均值漂移算法中颜色直方图对工作服特征描述不准确、固定核窗宽不能对尺寸逐渐增大的目标进行有效跟踪两方面问题,提出一种基于目标像素中心加权与背景颜色削弱权值的双权值颜色直方图建模法,建立颜色特征突出的工作服模型,并结合工作服两种显著颜色的质心距离变化,在跟踪中调节核窗宽的大小.实验结果表明,提出的方法能够快速准确地检测和跟踪工作服.     

融合纹理信息的均值偏移跟踪算法

针对采用单一颜色特征对目标进行跟踪鲁棒性不高的问题,采用了颜色特征和纹理特征两种特征相结合来描述目标的方法,进而把融合后的特征应用到均值偏移跟踪框架中,有效的避免了单一颜色特征在光照变化和背景相似情况下的不稳定问题。实验结果表明该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于直方图插值的均值移动小尺寸目标跟踪算法

小尺寸目标跟踪是视觉跟踪中的难题.该文首先指出了均值移动小尺寸目标跟踪算法中的两个主要问题:算法跟踪中断和丢失跟踪目标.然后,论文给出了相应的解决方法.对传统Parzen窗密度估计法加以改进,并用于对候选目标区域的直方图进行插值处理,较好地解决了算法跟踪中断问题.论文采用Kullback-Leibler距离作为目标模型和候选目标之间的新型相似性度量函数,并推导了其相应的权值和新位置计算公式,提高了算法的跟踪精度.多段视频序列的跟踪实验表明,该文提出的算法可以有效地跟踪小尺寸目标,能够成功跟踪只有6×12个像素的小目标,跟踪精度也有一定提高.     

一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法

该文提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法,通过迭代来搜索目标,从而实现对运动目标的跟踪。而粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行跟踪的强有力方法。该文首先对图像的直方图进行改进,提出了一种基于统计直方图分布的目标模型,然后通过这个模型将这两种方法有效地结合起来。根据跟踪的过程,自适应地调整参数,能够较好地处理图像序列中由于光线变化或遮挡所带来的影响。实验证明,该文所提出的方法与均值漂移方法相比,即使在复杂的情形下,也能够准确地对目标进行跟踪。     

Optimized meanshift target reference model based on improved pixel weighting in visual tracking

The generic Meanshift is susceptible to interference of background pixels with the target pixels in the kernel of the reference model, which compromises the tracking performance. In this paper, we enhance the target color feature by attenuating the background color within the kernel through enlarging the pixel weightings which map to the pixels on the target. This way, the background pixel interference is largely suppressed in the color histogram in the course of constructing the target reference model. In addition, the proposed method also reduces the number of Meanshift iterations, which speeds up the algorithmic convergence. The two tests validate the proposed approach with improved tracking robustness on real-world video sequences.     

A clustering-based color model and integral images for fast object tracking

The paper presents a clustering-based color model and develops a fast algorithm for object tracking. The color model is built upon K-means clustering, by which the color space of the object can be partitioned adaptively and the histogram bins can be determined accordingly. In addition, in each bin the multi-channel gray level is modelled as Gaussian distribution. Defined in this way the color model can describe accurately the color distribution with very little bins. To evaluate similarity between the reference model and the candidate model, a similarity measure based on Bhattacharrya distance is introduced and its simplified form is derived under assumption that in each bin distribution of gray level in different channel is independent of each other. Motivated by the paper of Viola and Jones, the Integral Images for computation of histogram, mean and variance are proposed, with which the similarity measure can be evaluated at negligible computational cost. Thus, exhaustive search is made efficiently for object localization which guarantees the global maximum be achieved. Comparisons with the well-known mean shift algorithm demonstrate that the proposed algorithm has better performance while having the same (or less) computational cost.     

一种改进的Camshift视频目标跟踪算法

鉴于连续自适应均值漂移(Camshift)算法在光照变化,相似背景颜色干扰及目标遮挡时鲁棒性不高,易造成跟踪错误等问题,提出了一种联合多特征和最大类间方差法的视频运动目标跟踪算法。该算法将色度直方图、梯度方向直方图和LBP纹理特征进行巧妙的融合,构建了一种高效的联合直方图目标外观特征模型,并在Camshift算法中嵌入最大类间方差法,增强目标和背景的区分度。不同场景的视频跟踪结果表明,改进算法有效克服了传统Camshift算法应对光照变化、颜色干扰和目标遮挡的缺点,与同类算法相比,具有更高的准确度和鲁棒性。     

一种基于均值移位的红外目标跟踪新方法

均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法．在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法．但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健．为了克服这个缺点,提出了构造级联灰度空间的红外目标跟踪新方案．同时,对于不同的红外图像序列使用不同的方法产生级联灰度空间．实验结果表明该方法对于红外小目标以及强杂波背景目标的跟踪是有效和稳健的．     

基于加权空间直方图的均值漂移目标跟踪

目标模型内的背景像素会造成目标跟踪定位偏差。为了减少背景像素对跟踪造成的定位偏差,首先通过目标区域像素和目标区域周围背景像素的颜色直方图定义了一个加权系数,然后将该加权系数引入到空间直方图的计算中,提出了一种基于加权空间直方图的均值漂移(MS)目标跟踪算法。在此基础上,给出了一种模型更新方法。仿真实验表明,该算法具有很好的跟踪精度,对遮挡具有更好的鲁棒性。     

基于方向直方图的Mean shift目标跟踪新算法

Mean shift算法是一种非参数密度估计算法,可以实现快速的最优匹配。为了有效地将Mean shift算法应用到灰度图像中,使用空间分布和纹理信息作为匹配信息,提出了一种基于空间方向直方图的Mean shift跟踪新算法。利用卡尔曼滤波器来获得每帧目标的起始位置,再利用Mean shift算法得到跟踪位置。实验结果证明,该算法在目标运动较快,目标尺度变化的情况下仍能稳定、实时、高效地跟踪目标。     

目标遮挡情况下的压缩跟踪算法

针对经典压缩跟踪算法在目标被遮挡时容易导致目标丢失的问题,提出了一种基于目标遮挡情况下的压缩跟踪算法.该方法首先依据分类器的最大响应值判断目标是否被遮挡.若发生遮挡则利用基于颜色直方图特征的粒子滤波算法进行跟踪预测,即将遮挡前提取的目标颜色直方图与粒子的颜色直方图进行相似性比较.为确保目标再现时能及时准确地捕捉其位置,再利用Harris角点特征进一步验证,并将预测的位置作为目标位置继续压缩跟踪.仿真结果表明,该算法能够准确地判断遮挡的发生,平均跟踪成功率较经典的压缩跟踪算法提高了24%,有效提高了跟踪的鲁棒性.