基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。     

基于互相关-Transformer双层特征融合的目标跟踪算法

当前算法主要使用互相关操作和Transformer中的一种方法来设计特征融合网络,这种策略忽视了二者之间的优势互补,容易丢失语义信息,陷入局部最优。针对上述问题,设计了一种基于互相关-Transformer双层特征融合的目标跟踪算法,使用改进的互相关操作和Transformer方法分别对模板和搜索区域特征进行融合,实现两种融合方式的优势互补,使模板和搜索区域特征充分交互,实现特征的有效增强和充分融合,并在互相关操作中引入相似矩阵来增强模板和搜索区域中与当前帧中的目标有关联的特征,使互相关操作的匹配过程更加准确。该目标跟踪算法包括一个基于Swin-Transformer的主干网络,一个互相关和Transformer双层融合模块,一个预测分支。提出的算法在TrackingNet、LaSOT、NFS、UAV123和OTB2015五个数据集上取得了鲁棒的效果,分别达到81.8%、65.7%、66.2%、69.4%和69.8%的成功率,平均跟踪速度达到40帧/秒。     

基于运动区域检测的运动目标跟踪算法*

针对传统基于模板匹配的运动目标跟踪算法存在着计算量大、模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种基于运动区域检测的运动目标跟踪算法。该算法通过采用光流法对目标运动区域进行估计,计算出光流场区域的形心,确定待匹配图相匹配范围,再用模板框在已确定区域进行模板匹配跟踪。根据某开放实验室行人录像跟踪实验表明,本算法能够有效解决模板漂移问题,提高了跟踪实时性, 实现了视频对象目标的跟踪。     

基于快速鲁棒特征的CamShift跟踪算法

为了解决CamShift算法由于对颜色敏感导致的跟踪效果变差或失效的问题,提出一种基于局部特征匹配的CamShift跟踪算法。采用快速鲁棒特征(SURF)方法在多通道图像的目标区域和搜索区域提取包含图像信息的局部特征点,并利用近似最近邻搜索对特征点进行匹配;使用提纯后的匹配结果得到特征点的位置、尺度及方向信息,对CamShift方法进行约束和更新,以提高跟踪精度和稳定性。实验结果表明,与经典CamShift算法和同类的改进算法相比,该算法能够较好地实现对复杂背景下旋转和放缩运动目标的实时跟踪。     

一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法

针对均值漂移(MS)目标跟踪算法受背景环境变化干扰较大的问题,提出一种基于背景加权的多特征融合目标跟踪算法BWMMS。引入基于目标模型与目标周围背景模型差分的加权函数,细化各像素对准确描述目标的重要程度,从而提高目标模板的分辨能力。结合颜色与纹理特征进行目标跟踪,构建基于目标和目标背景区域的特征自适应融合机制,使BWMMS算法能够根据跟踪场景变化自适应调整颜色与纹理特征的权值。实验结果表明,与MS算法、HRBW算法相比,该算法对环境变化的适应性较好,能取得更鲁棒的跟踪结果,且跟踪成功率高达94.84%。     

基于自适应活动轮廓模型的实时手势跟踪

在基于视觉的手势分析与识别中,一个关键环节是手势跟踪。本文提出了基于颜色信息的自适应活动轮廓模型,并与均值漂移算法相互融合,实现图像序列的实时手势跟踪。跟踪算法分为两步进行,首先应用均值漂移算法实现手部区域的定位,然后基于自适应活动轮廓模型提取手部轮廓。在跟踪过程中,轮廓提取为下一帧的区域定位更新搜索窗口,提高了搜索效率,使目标跟踪达到实时性要求。同时,本文根据跟踪区域模板与目标模板的相似性度量Bhattacaryya系数给出了在跟踪目标被遮挡时的处理方法,有效地解决了这一难题。实验结果证明了在无遮挡和遮挡两种情况下算法均能实现准确、实时的手势跟踪。     

视觉跟踪中模板匹配相似度指标研究*

由于模板匹配中像素点r、g、b颜色值计算存在多对一缺陷,加之背景特征的影响,视觉跟踪中模板匹配往往得不到全局最优解。为此提出模糊隶属度概念和新的相似度指标公式,修正颜色值计算缺陷,相近似颜色值聚类,从而提高视觉跟踪中目标识别能力。这种新指标有效抑制背景成分的影响,同时突出目标特征的权重,改善匹配函数峰值特性,使得搜索目标得到全局最优解,最终实现鲁棒跟踪。实验结果表明,模板匹配具有良好的峰值特性,算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时也可以达到比较理想的跟踪效果。     

基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法

针对红外目标跟踪获得的目标特征鲁棒性差以及模型漂移易导致跟踪失败等问题,提出基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法,即利用预训练孪生网络提取红外目标多卷积层特征,以获取红外对象的空间及语义信息.通过相对熵滤波网络进行响应图融合,并以融合后的响应图为基础设计自适应模板的更新策略.在具有挑战性的红外跟踪数据集VOT-TIR20...     

基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法

经典稀疏表示目标跟踪算法在处理复杂视频时不免出现跟踪不稳定情况且当目标发生遮挡时易发生漂移现象。针对这一问题,提出一种基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法。首先,将初始目标模板划分为若干子区域,利用LK图像配准算法建立观测模型预测下一帧目标运动状态。然后,对预测的目标模型区域进行同等划分,并在匹配过程中寻找最优子区域。最后,在模板更新过程中引入一种新的模板校正机制,能够有效克服漂移现象。将该算法与多种目标跟踪算法在不同视频序列下进行对比,实验结果表明在目标发生遮挡、运动、光照影响及复杂背景等情况下该算法具有较为理想的跟踪效果,并与经典稀疏表示跟踪算法相比具有较好的跟踪性能。     

基于动态色彩补偿的足球机器人目标识别方法

在足球机器人视觉系统中,颜色特征由于其信息量大,具有几何不变性并广泛应用于目标识别,难点在于识别的鲁棒性和实时性的保证。针对半自主微型足球机器人比赛中,由于场上光强随时间变化引起的彩色空间漂移现象,提出一种基于动态彩色补偿的目标识别算法。首先利用场上机器人小车的历史运动信息,预测目标的位置,并将目标搜索区域限定在一个较小的范围内,从而大大减少了搜索时间,其次在搜索范围内,针对场上光强随时间变化而引发的色彩漂移现象,实时计算照明变化率,并对颜色知识库进行补偿,实现了目标的鲁棒识别。     

基于局部直方图的多区域目标跟踪算法

为克服光照变化和目标遮挡对运动目标跟踪的影响,提出了一种基于改进的局部敏感直方图的多区域目标跟踪算法。改进了局部敏感直方图并设计了快速算法;将改进的局部敏感直方图作为多区域跟踪算法中的目标建模方式,提高目标建模的准确性且降低提取目标特征的计算复杂度;针对多区域跟踪算法中融合各个区域块的特征相似值的需要,采用基于统计排序和最小二乘估计的参数估计方法计算整个目标块与模板的相似度。实验结果表明该算法能有效应对目标跟踪过程中光照变化、目标形变与遮挡的干扰,实现实时鲁棒的目标跟踪。     

深浅特征融合的实时单目标行人跟踪

单目标行人跟踪是计算机视觉目标跟踪领域最基础、也是研究最广泛的任务之一,而目前大多数使用的相关滤波类算法和深度学习类算法则分别在跟踪精度和跟踪实时性上存在不足.针对上述问题,本文提出一种将目标图像的深浅特征融合的实时单目标行人跟踪方法.算法利用卡尔曼滤波器预测目标位置,通过计算四分颜色直方图提取目标的浅层颜色特征,并获得预测相似性以判定预测的可靠性.使用YOLOv4模型作为检测器,提取目标深度特征并分别计算运动信息和外观信息的距离度量,同时提取浅层颜色特征计算得到相似距离度量,通过特征距离度量的加权融合对检测目标进行匹配与更新.最后,利用提出的轨迹更新策略协调预测和检测的调用关系,达到准确性与实时性的平衡.算法在OTB100和LaSOT数据集上进行了测试实验,结果表明:所提算法的跟踪准确率分别达到0.581和0.453,在GPU上分别能达到33.64 FPS和35.32 FPS的跟踪速度,满足实时跟踪的要求.     

基于视觉Transformer的双流目标跟踪算法

目前基于Transformer的目标跟踪算法主要利用Transformer来融合深度卷积特征,忽略了Transformer在特征提取和解码预测方面的能力。针对上述问题,提出一种基于视觉Transformer的双流目标跟踪算法。引入基于注意力机制的Swin Transformer进行特征提取,通过移位窗口进行全局信息建模。使用Transformer编码器对目标特征和搜索区域特征进行充分融合,使用解码器学习目标查询中的位置信息。分别对编解码器中的双流信息进行目标预测。在决策层面上进一步地加权融合得到最终跟踪结果,并使用多监督策略。该算法在LaSOT、TrackingNet、UAV123和NFS四个具有挑战性的大规模跟踪数据集上取得了先进的结果,分别达到67.4%、80.9%、68.6%和66.0%的成功率曲线下面积,展示了其强大的潜力。此外,由于避免了复杂的后处理步骤,能够端到端进行目标跟踪,跟踪速度可达42?FPS。     

融合背景权重直方图的目标跟踪

目的 考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足.方法 结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS.第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响.结果 在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,显示本文算法的跟踪精度最高.同时本文算法也具有良好的实时性.结论 本文算法在融合CBWH的MS基础上,加入两层KF框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性.     

基于活动状态预测与分类的多目标跟踪

固定单摄像机多目标跟踪的难点在于对多目标互相遮挡情况的处理。针对此问题,本文提出一种基于活动状态预测与分类的多目标跟踪算法,并通过对数字视频中多人的跟踪对算法进行测试。通过对实际情况的分析总结将目标活动状态分为六类,利用卡尔曼滤波对遮挡的预测信息,结合区域匹配信息对目标的活动状态进行归类。最后,通过采用
用不同的目标定位及模板更新策略处理不同活动状态的目标,达到跟踪的目的。实验证明,对目标的分类处理使算法对多目标跟踪具有较好的适应性和准确性。     

利用深度卷积特征的无人机视觉跟踪

由于无人机视觉跟踪视角范围广且环境复杂,常遇到无人机飞行震动、目标遮挡、相似目标等问题,导致无人机跟踪目标发生漂移.因此,对具有回归计算的全卷积孪生网络跟踪算法(SiamRPN)进行改进,提出一种加强深度特征相关性的无人机视觉跟踪算法(SiamDFT).首先,将全卷积神经网络后三层卷积的网络宽度提升一倍,充分利用目标的外观信息,完成对模板帧和检测帧的特征提取;其次,在检测帧和模板帧分别提出注意力信息融合模块和特征深度卷积模块,两个深度的特征相关性计算方法能够有效抑制背景信息,增强像素对之间的关联性,高效完成分类和回归任务;然后,采用深度互相关运算完成相似性计算,并引入距离交并比的计算方法完成对目标的定位.实验结果表明, SiamDFT在无人机短时跟踪场景下精确率和成功率分别达到79.8%和58.3%,在无人机长时跟踪场景下精确率和成功率分别达到73.4%和55.2%,实景测试结果充分验证了所提出算法的有效性.     

基于大数据分析的移动对象轨迹预测方法

对移动对象的轨迹预测将在移动目标跟踪识别中具有较好的应用价值。移动对象轨迹预测的基础是移动目标运动参量的采集和估计,移动目标的运动参量信息特征规模较大,传统的单分量时间序列分析方法难以实现准确的参量估计和轨迹预测。提出一种基于大数据多传感信息融合跟踪的移动对象轨迹预测算法。首先进行移动目标对象进行轨迹跟踪的控制对象描述和约束参量分析,对轨迹预测的大规模运动参量信息进行信息融合和自正整定性控制,通过大数据分析方法实现对移动对象运动参量的准确估计和检测,由此指导移动对象轨迹的准确预测,提高预测精度。仿真结果表明,采用该算法进行移动对象的运动参量估计和轨迹预测的精度较高,自适应性能较强,稳健性较好,相关的指标性能优于传统方法。     

基于双分支孪生网络的目标跟踪

基于孪生网络的目标跟踪算法将跟踪问题建模为目标特征和搜索区特征之间的匹配问题。匹配程度通常是根据二者特征之间的相关响应来衡量。目前该衡量方式仍存在以下局限：一方面,对目标的不同区域使用的是相同的特征提取器,没有考虑到目标内部和轮廓处的区别;另一方面,在特征之间相关性的求解过程中,模板空间结构是固定的,无法很好地应对目标形变时的情况,鲁棒性较差。为解决上述问题,提出了一种双分支孪生网络目标跟踪算法SiamDAH（Double Adjust Head Siamese Network for Object Tracking）,其中双分支结构旨在考虑目标内部区域和轮廓处的表征需求差异。此外,提出了一种改进的逐像素相关模块,有效降低了传统相关操作时模板结构固定带来的问题。在GOT-10k数据集上的实验结果表明,提出的算法在AO、SR0.5、SR0.75指标上较基准算法分别实现了3.4%、7.0%、2.3%的提升。在NVIDIA RTX 2080Ti上速度可达90 frame/s。