基于自适应的核相关滤波的目标跟踪算法

针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标发生尺度变化和严重遮挡的情况下跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应的核相关滤波的目标跟踪算法。该算法运用了尺度估计策略,使跟踪框自适应,用多项式核函数来减少计算量,采用了FHog目标特征代替原来的Hog特征,获取更多的目标特征信息。实验采用OTB-2013评估基准的50组视频序列进行测试,并与其他31种跟踪算法进行对比,测试所提算法的有效性。实验结果表明:所提算法成功率为0.549,精确度为0.736,排名第一,与KCF算法相比,分别提高了3.8%和1.0%。该算法在目标发生尺度变化、严重遮挡等复杂情况下,均具有较强的稳健性和鲁棒性。     

抗遮挡与尺度自适应的长时间目标跟踪算法

针对核相关滤波(KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化和受到遮挡时无法保证对目标长时间跟踪的问题,提出了一种尺度自适应抗遮挡的长时间目标跟踪算法.首先,将方向梯度直方图(HOG)特征和颜色(CN)特征进行融合并增加一个尺度滤波器用于估计目标的尺度;然后,引入平均峰值相关能量指标(APCE)进行遮挡判断,采用SVM分类器重新检测目标被遮挡后的位置;最后,根据平均峰值相关能量和位置滤波器最大相关响应值选择模型更新策略.选取OTB100和UAV123两个数据集进行实验,结果表明,改进算法能有效地解决目标尺度变化和遮挡等问题,实现对目标的长时间稳定跟踪.     

基于相关滤波的长时目标跟踪算法

针对核相关滤波(KCF)在跟踪中由于目标出视野以及遮挡导致跟踪失败的问题,提出一种基于核相关滤波的长时目标跟踪算法。该算法融合梯度直方图特征和颜色提名特征来增强特征的表达能力;考虑到核相关滤波不能解决尺度变化的问题,通过定义尺度池、采集不同尺度的样本计算响应值,然后利用最大响应值得到最佳位置和尺度。最后,针对在长时间目标跟踪过程中,有时不可避免地会出现跟踪失败的情况,通过训练支持向量机对目标进行重新检测以达到长时跟踪的目的。在OTB数据集上对提出的算法和其他主流算法进行对比,实验结果验证了提出算法的有效性和优越性。     

车载视频下改进的核相关滤波跟踪算法

针对相关滤波跟踪算法在车载视频下由于环境复杂及目标尺度变化等情况下容易跟踪失败的问题,该文提出一种基于背景信息的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先利用背景感知相关滤波跟踪器融合方向梯度直方图特征预测目标下一帧位置,然后根据预测位置选取图像块进行检测,最后结合动态尺度比例金字塔模型对目标进行尺度估计。实验选取了KITTI数据库中23段车载视频和标注国内的4段车载视频进行测试,实验结果表明,该算法能有效降低车载环境的复杂背景、目标尺度变化等因素干扰,整体性能优于KCF, DSST, SAMF, SATPLE等主流相关滤波算法,对车载环境下复杂背景和尺度变化的目标跟踪具有鲁棒性。     

基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪

针对传统核相关滤波视觉目标跟踪算法在快速运动、背景杂波、运动模糊等情况下跟踪精度低且不能处理尺度变化的问题,提出了一种基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪算法.该算法在核相关滤波算法框架的基础上,引入了上下文感知和尺度自适应方法,增加了背景信息且能够处理目标的尺度变化.首先,利用融合了fHOG(fusion his...     

多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪

针对传统核相关滤波(KCF)跟踪算法在人脸跟踪中无法处理尺度变化、严重遮挡等问题,提出一种多特征融合的尺度自适应KCF人脸跟踪算法。该算法先对肤色与HOG特征进行融合来表征人脸,通过多通道相关滤波器定位人脸位置;学习一个一维的尺度滤波器来估计人脸的最优尺度;采用线性插值的方式对滤波器系数和人脸外观模型进行更新。实验结果表明,改进后的算法能明显提高跟踪的性能。通过定量与定性分析该算法对尺度变化、严重遮挡等问题有很好的鲁棒性,跟踪速度在36.7 f/s时达到实时应用的要求,优于近几年一些优秀的跟踪算法。     

自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法

针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题 ,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模 型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区 域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋转不变鲁棒特征(BRISK)描述子对目标区域 进行特征点检测 与描述,通过特征点二次匹配,获取模糊图像中目标的位置。其次,判断当前图像清晰度, 若图像清晰度 高于一定水平,则利用传统的核相关滤波(KCF)算法预测目标位置,并通过比较不同尺度下 的目标响应峰值, 得出目标的最佳尺度;否则,利用抗模糊特征检测与匹配模型获取目标位置。最后,在OTB -2015数据集 中测试算法性能,本文所提算法的精确度为85.2%,比传统的KCF算法 提高17.4%;成功率为77.8%,比 传统的KCF算法提高23%。实验结果表明,所提算法在跟踪过程中可自 适应地改变跟踪框的大小,并且可对模糊图像中的目标进行有效跟踪。     

基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法北大核心CSCD

针对视觉目标跟踪算法中存在的快速运动、尺度变化、形变和遮挡问题,提出基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法。该算法以相关滤波算法为基础,通过多种特征构建目标的外观模型,提高了算法的跟踪精确度和稳健性;为了解决严重遮挡情况下的目标重定位问题,利用图像签名算法计算图像的稀疏显著性区域,获取候选目标的位置,通过分类器对候选目标进行重排名,实现目标重定位;采用尺度池策略和自适应模板更新策略,解决跟踪中的尺度变化问题和跟踪漂移问题。利用标准数据集测试所提算法的性能,结果表明,所提算法在跟踪成功率和精确度上均优于传统的相关滤波算法,能较好地解决快速运动、尺度变化、形变和遮挡情况下的目标跟踪问题。     

基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法

为有效提升目标跟踪的精确度和实时性,设计了基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法。对多模板匹配模型与核相关滤波跟踪模型参数进行初始化处理：多模板匹配模型选取得分函数作为模板与候选样本间匹配准则,通过候选样本得分获取最佳目标,更新多模板后,通过形变多样相似性实现多模板匹配;核相关滤波跟踪模型利用所采集目标样本数据建立循环矩阵,通过训练核化岭回归分类器获取核相关滤波器,并获取响应置信图,再利用响应置信图获取下一帧图像目标位置。通过自适应融合策略获取两个模型所估计目标位置,再采用金字塔尺度估计策略估计目标尺度变化,通过不断更新各模型参数实现目标精准跟踪。实验结果表明,在目标受遮挡或旋转、光照变化等复杂环境下,该算法的中心跟踪误差均低于15 dpi,平均跟踪精确度均高于98%,且目标定位时间低于100 ms,说明该算法在跟踪精确度和实时性上具有明显的应用优势。     

结合时空上下文信息的相关滤波目标跟踪方法

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。     

多特征融合的多模板协同相关跟踪

针对目标跟踪中的目标尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题,本文提出多特征融合的协同相关跟踪算法。首先,本文用多种特征构建目标外观模型,提高目标模型的鲁棒性,增强跟踪的抗形变能力和抗光照变化能力。然后,利用定点优化策略,解决多模板滤波优化问题,获得最佳滤波参数,通过多模板相关滤波算法估计目标位置,利用改进的尺度池方法解决目标尺度变化问题。最后,利用目标置信度判别跟踪目标是否发生遮挡,当目标发生遮挡时,利用CUR滤波模块重新检测目标,解决遮挡情况下跟踪任务。本文利用OTB-2013数据集中的方法测试本文算法,实验表明本文算法的整体成功率和精确度为0.622和0.830,本文算法在目标发生尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题情况下,能准确、可靠地跟踪目标,具有一定研究价值。     

基于相关滤波和关键点的目标跟踪算法

跟踪过程中的复杂因素,如繁杂背景、遮挡、光照变化、形变等导致了很多相关滤波跟踪算法在跟踪时不能获得很好的精度.针对传统相关滤波的不足,提出了一种有效的跟踪框架,通过联合多角度判别相关滤波与关键点达到目标位置估计的目的,再利用多尺度相关滤波估算目标的尺度.实验结果表明,提出的跟踪算法能够很好地对目标进行跟踪.相比其他的跟踪算法,新算法在精度上有很大的提高.     

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

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。      

基于相关滤波的目标重检测跟踪

近年来，相关滤波方法由于具备运算速度快，鲁棒性强的优势，在目标跟踪领域发展迅速。然而，面对复杂场景时，现有模型难以满足实际需求。针对背景感知相关滤波方法(BACF)在目标发生自身旋转、尺度变换、运动出视野等挑战下，相关滤波器最大响应值减弱，造成跟踪精度下降的问题，提出了一种基于相关滤波的目标重检测跟踪方法。在原有背景感知相关滤波方法的基础上，引入滤波器响应检测机制，当判定到相关滤波跟踪结果不可信时，利用粒子滤波采样策略生成大量粒子，感知目标状态，重新确定目标中心位置。在此基础上，利用自适应尺度估计机制重新计算目标尺度信息，从而实现对目标的重新跟踪。为了验证改进算法的有效性，实验选取了OTB2013、OTB2015、VOT2016共3个公开数据集进行测试，同时与相关滤波及深度学习方法进行对比，从视频属性、跟踪精确度、算法鲁棒性等角度展示所有算法的性能。实验结果表明:基于相关滤波的目标重检测跟踪方法在3个公开数据集中取得较好的实验结果，并在目标发生旋转，尺度变换及运动超出视野的情况下，有效提高了BACF的准确率和成功率。     

快速尺度支持相关滤波跟踪

针对传统相关滤波跟踪算法在遮挡、出视野、形变、背景杂乱等挑战场景中容易出现跟踪失败的问题,本文提出快速尺度支持相关滤波跟踪算法。首先,利用循环样本构造支持相关滤波器,并将跟踪问题视为支持相关滤波器的学习问题;然后,利用离散傅里叶变换与迭代优化策略解决了支持相关滤波器的学习问题,极大地降低了算法复杂度;同时,利用对数极坐标变换将目标尺度估计问题转换为对数极坐标下的位移变化,实现了目标尺度的自适应;最后,采用自适应模板更新策略,解决了遮挡情况的模板漂移问题。利用标准数据集测试对本文算法性能进行评估,结果表明:所提算法精确度为0.964,成功率为0.892,均优于传统的相关滤波跟踪算法,可以较好地解决形变、遮挡、出视野、背景杂乱等情况下的目标跟踪问题。     

融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法

针对压缩跟踪算法中存在的特征单一、对光照变化敏感、不能适应目标尺度变化的问题,提出了一种融合HOG类特征的尺度自适应压缩跟踪算法。该算法在Haar-like特征基础上采用固定比值方式融合了HOG类特征,降低了算法对光照的敏感度,HOG类特征仍采用积分图算法进行加速计算。另外,在尺度估计方面,采用相关滤波尺度估计方法,找到使尺度滤波器响应最大的尺度作为新的目标尺度,及时调整跟踪窗的大小并更新特征提取模板,解决了尺度变化问题。实验结果表明:改进后的算法可以适应较大光照变化与尺度变化、平面内旋转等情况,跟踪精度和鲁棒性有明显提高,并且满足准实时性的要求。     

改进的KCF红外空中目标跟踪方法

针对红外空中目标跟踪中遮挡导致的跟丢问题,结合核相关滤波跟踪算法(KCF)无法跟踪尺度的缺点,提出一种基于KCF的红外空中目标跟踪方法。该方法借助KCF估计的目标位置,增加Sobel算子提取目标扩展区域的边缘信息,从而获取目标尺度并进行二次定位。然后,判断目标是否受遮挡或跟丢,采用帧差法重新检测目标,确保目标的持续跟踪。在7个视频序列上对所提的算法进行了实验,结果显示,所提算法能够有效计算尺度,验证了多种环境下跟踪的有效性。平均跟踪速度达到44 f/s,能够满足实时性要求。因此,本文提出的方法对于红外空中目标的跟踪具有一定的实用意义。     

尺度估计和多特征融合的目标跟踪算法研究

针对核相关滤波器跟踪算法(Kernel Correlation Filter,KCF)在特征提取单一以及尺度估计不足而导致跟踪效果不佳的问题,本文提出了一种多特征融合的尺度自适应核相关滤波目标跟踪算法.首先,使用帧差法将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像;其次,提取差分图像的方向直方图特征,与目标的均一局部二值纹理特...     

复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法

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。     

基于主成分分析法的窗口自适应粒子滤波算法

传统的窗口固定的粒子滤波跟踪算法在运动目标尺度发生明显变化时不能有效地跟踪目标。针对这一问题,提出了一种跟踪窗口尺寸和方向自适应变化的粒子滤波跟踪方法。该方法将主成分分析法引入到粒子滤波框架中,通过分析目标区域内像素值的协方差矩阵得到包含目标区域取向和尺寸信息的椭圆跟踪窗口。实验结果表明,该跟踪算法能自适应于目标区域形状的变化,在目标尺寸和方向发生变化时能很好地跟踪和确定目标区域。