光照变化下基于低秩稀疏表示的视觉跟踪方法

针对光照变化引起目标跟踪性能显著下降的问题,提出一种光照补偿和低秩稀疏表示联合优化的视觉跟踪方法。该方法首先基于模板与候选目标的平均亮度差异对模板光照补偿;而后利用候选目标逆向稀疏表示模板,并考虑候选目标间相似性以对稀疏编码矩阵实施低秩约束,且包含稀疏误差项以提高算法对局部遮挡的稳健性,从而获得光照补偿和低秩稀疏表示联合优化模型;最后,基于该模型所得稀疏编码矩阵快速剔除无关候选目标,并采用局部结构化评估方法实现目标精确跟踪。仿真结果表明,与现有主流算法相比,剧烈光照变化情况下,本文方法可显著改善目标跟踪精度及鲁棒性。     

一种多特征融合的复杂场景动态目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法在目标形变、遮挡或光照变化等复杂场景下容易丢失目标的问题,提出了一种融合多特征的复杂场景动态目标长时间视觉跟踪算法,该算法基于跟踪学习检测(TLD)框架,首先,利用高斯二阶滤波器提取跟踪目标在不同方向的纹理信息,通过纹理信息采用Hessian矩阵计算图像曲面的主曲率,融合主曲率与RGB颜色信息建立目标特征概率直方图模型;然后,使用融合多特征的Mean Shift算法替代TLD框架中的光流法,降低跟踪模块的计算复杂度;最后,采用P-N学习策略构建快速级联检测器,实现跟踪失败时准确检测并重新初始化跟踪器快速修正跟踪结果.在OTB-50公开数据集和煤矿井下巷道视频上进行动态目标跟踪测试.结果表明:所提算法能够实现目标形变、遮挡或光照变化等复杂场景动态目标长时间跟踪,具有较高的鲁棒性和跟踪精度.     

矿井视频图像中人员目标匹配与跟踪方法

针对矿井视频图像人员跟踪中光照强度低、光照不均且变化剧烈、目标尺度变化频繁及矿工携带矿灯对目标外观特征影响明显等问题,提出了一种基于压缩感知的实时多尺度人员跟踪方法.基于压缩感知和归一化矩形特征,得到尺度不变压缩特征SICF,该特征被用于实时描述尺度变化的目标.基于SICF建立目标外观模型,并利用朴素贝叶斯分类器识别样本类别,确定样本与目标之间的相似度.为了降低矿灯对目标外观特征的影响,提出利用边缘颜色特征得到各样本置信度,并与SICF外观模型融合共同构建粒子滤波框架的观测模型;结合矿工运动特点和速度信息,利用二阶模型作为运动模型.通过对标准视频库和井下实际采集视频的实验结果表明:本文算法在精度、稳定性及对井下特殊环境的适应性上均优于当前国内外最新算法,平均跟踪帧速达24fps.     

融合两层卡尔曼滤波和Mean Shift的自适应目标跟踪算法

为了改进Mean Shift算法及其与卡尔曼滤波融合跟踪算法的性能,提出了融合两层卡尔曼滤波和Mean Shift的自适应目标跟踪算法。首先通过运动学方程建立第一层的数学模型;然后利用巴氏系数、滤波器噪声与跟踪结果之间的关系,自适应地调整跟踪结果,得到目标的位置;最后对目标核函数直方图中的每个非零元素进行第二层滤波,通过动态变化的滤波残差和巴氏系数,实时调整更新滤波器中的各项参数,得到滤波后的目标模板。实验表明,该文算法与Mean Shift算法和单层卡尔曼滤波算法相比,在目标遮挡、光照变化和复杂环境下的跟踪效果更好。     

基于链码的随机Hough变换圆形检测方法

该文提出基于链码的随机Hough变曲变换圆形检测方法.该方法首先采用改进的自适应性Canny边缘检测方法提取边缘,通过LoG滤波抑制检测中噪声和光照变化的干扰,并采用大津法实现Canny算法中双门限的自动选取,提高Canny算法的自适应性.然后通过八邻域跟踪算法构建边缘链码,采用邻域均值投票,可有效减少零散或小尺度边缘的冗余投票,避免虚假圆生成.同时根据链码长度设定优先级,减少重复检测.实际在线检测结果表明该方法具有良好的准确性,低漏检和误检率,在噪声、光照变化下具有良好的鲁棒性.     

基于SIFT动态背景下的视频目标跟踪方法

提出了一种基于尺度不变性特征变换(SIFT)的视频目标跟踪方法.该方法通过提取前后两帧的SIFT特征,利用全图SIFT特征进行匹配,通过匹配的点对计算两帧的几何变换关系,再利用变换矩阵确定下一帧目标位置,实现了连续状态下的自动跟踪.实验结果表明此方法在遮挡、噪声、旋转、光照、缩放、小视角变化等方面有较好的鲁棒性.     

自适应权重多特征融合目标跟踪算法

针对目标追踪过程中目标发生旋转变化、目标出现遮挡而导致目标跟踪失败的问题,提出了一种基于多特征融合自适应权重配比目标跟踪算法。根据方向梯度特征、颜色特征、灰度特征对视频序列进行预处理后实现多特征提取和融合,形成多通道特征;根据不同环境下各特征通道对追踪效果的影响程度不同,设计了特征通道自适应权重配比,提出了基于多特征融合的权重配比表征方法;考虑到目标物体外观特征表现能力与运算速度,引入基于分割掩码和拉格朗日方程的联合滤波器组快速优化方法;基于VOT2016基准测试平台,对算法进行了实验测试。结果表明:本文算法所设计的跟踪器在目标物体快速旋转变化、目标物体过大尺度变化、目标物体遭遇部分遮挡及其在被完全遮挡后复现等情况下,都能对目标物体实现精准实时跟踪。     

整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法

针对孪生网络目标跟踪算法仅使用特征提取网络提取特征,在遮挡、旋转、光照与尺度变化中容易出现跟踪失败的问题,提出整体特征通道识别的自适应孪生网络跟踪算法. 将高效的通道注意力模块引入ResNet22孪生网络中,提高特征的判别能力. 使用整体特征识别功能计算全局信息,提取更为丰富的语义信息,提高跟踪算法精度. 同时,引入自适应模板更新机制,解决遮挡与长期跟踪导致的模板退化问题. 为了验证所提方法的有效性,在OTB2015、VOT2016与VOT2018等公开数据集上进行测试,并与其他跟踪算法进行对比. 结果表明,所提算法在精确度与成功率上表现较好,在背景杂乱、旋转、光照与尺度变化等情况中表现稳定.     

基于多特征组合的协方差目标跟踪方法

基于多特征组合的协方差矩阵表征目标的方法,研究用协方差矩阵来描述跟踪的感兴趣区域(ROI),从而提出基于速度预测和前景的协方差目标跟踪方法.因为积分图方法可以加快协方差的计算速度,在提出的协方差跟踪方法中使用了积分图快速算法,进一步提高算法的效率.结合目标速度的预测和前景提取缩小搜索范围,加快了匹配速度,使所提出的协方差目标跟踪方法能更进一步提高跟踪效率和准确性.通过背景强干扰、光照变化和相同颜色遮挡情况下的目标跟踪实验,结果表明基于速度预测和前景的协方差的跟踪方法在复杂场景下跟踪的准确性很高,跟踪的鲁棒性和快速性有明显提高.     

改进的梯度与肤色融合均值移动粒子滤波人脸跟踪

针对单一肤色特征的跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出一种多特征融合的均值移动粒子滤波(MSPF)跟踪算法.该算法用肤色特征与梯度特征表示候选目标,通过粒子滤波与均值移动算法进行特征融合.实验结果表明,该算法能够较好地提高跟踪效率,并对光照、人脸遮挡和人脸旋转等有一定的适应性.