基于颜色-纹理特征的目标跟踪

针对传统的基于颜色特征目标跟踪算法在一些复杂场景中存在的跟踪不稳定性,提出一种基于颜色 纹理特征的目标跟踪算法;在传统的基于颜色Mean shift的目标跟踪算法中加入纹理特征,在提取目标颜色特征的同时提取目标的纹理特征,并且采取串接原则,在搜索目标新位置时仍然沿用传统的基于颜色的均值漂移跟踪算法,但在每一次迭代过程搜寻目标最佳的位置点即特征相似最大的区域时,利用纹理特征来实现,并且采用八邻域搜索法（候选区域周围扩大八个大小相等的区域）来解决部分遮挡的问题。通过对比实验表明,该算法在复杂场景中表现出的实时性和鲁棒性较好。关键词：     

基于簇相似度的实时多尺度目标跟踪算法*

针对目标跟踪中跟踪实时性和适应目标尺度变化的问题,提出在粒子滤波框架内基于簇相似度测量的实时目标跟踪算法,算法的外观模型使用改进的均值类哈尔特征表示.首先,根据采样半径采集目标簇和背景簇.然后,定义粒子与簇之间的相似度.当新帧到来时计算每个粒子与目标簇和背景簇的相似度,并将相似度最高的粒子作为目标在该帧的位置.在每帧跟踪结束时,更新目标簇和背景簇的统计特征,并对粒子进行重采样防止退化.与当前通用的跟踪算法对比体现文中算法的优越性.     

多特征融合的Camshift运动目标跟踪算法

传统的Camshift算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪,对刚性目标的跟踪具有较强的鲁棒性。当目标受到颜色相近的干扰物干扰或者部分遮挡时,其跟踪效果和准确度不太理想。为此,提出一种多特征融合的Camshift目标跟踪算法。首先,对目标的颜色特征、边缘特征和空间信息进行提取和处理,得到颜色空间直方图和空间边缘方向直方图;然后,分别在Camshift算法框架下得到目标匹配中心位置,采用每一帧图像的相似度向量得到权值系数,通过自适应加权融合的方法得到最优中心位置。实验结果表明,相较于传统的Camshift目标跟踪算法和改进的复杂特征融合的Meanshift算法,所提方法能够更有效地克服颜色干扰、目标重叠遮挡对跟踪效果的影响,避免了 目标 在跟踪过程中丢失的问题,突破了传统方法的局限性。     

特征融合与重定位卷积算子跟踪算法研究

针对卷积操作目标跟踪算法(ECO-HC)在遮挡、背景等干扰问题导致跟踪精度下降的问题,提出了一种自适应特征融合的卷积相关滤波算法,将CN与HOG特征进行加权融合,通过计算各自的响应来确定各自特征在下一帧的权重,将特征各自的优势充分发挥出来.此外,针对目标跟踪失败问题,提出利用形变相似多样性原理,构建目标重定位模块,当出现遮挡、快速移动等复杂情况造成跟踪的可靠性降低时,综合考虑目标响应得分、空间权重得分和形变相似多样性得分来确定目标的最终位置,实现重定位.实验证明,改进后算法与ECO-HC相比,针对目标遮挡、背景干扰等复杂情况,有效地提高了跟踪精度,鲁棒性更强.     

基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究

针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题, 提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征的目标跟踪算法. 算法中引入了目标NMI特征, 建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略, 对目标模型进行更新. 同时利用卡尔曼滤波, 在目标被遮挡后进行估计预测. 实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下, 能够进行实时、稳定跟踪.     

基于局部特征匹配的多目标跟踪算法

为解决多目标跟踪过程中因遮挡导致跟踪失败的问题,提出一种基于局部特征匹配的跟踪算法。在卡尔曼滤波跟踪框架下,根据目标数据关联的结果判断目标的状态并进行针对性处理。当目标处于相互遮挡的状态时,利用目标的局部模板在当前帧进行匹配获取目标候选区域,利用改进的距离加权彩色直方图计算候选区域与局部模板的相似度,结合直方图的相似度和卡尔曼预测确定目标的位置。实验结果表明,在满足实时性的要求下,该方法能够有效地处理目标的遮挡问题。     

改进联合概率数据关联的视频多目标快速跟踪

针对监控范围较大、目标外观特征少的视频多目标数据关联及跟踪问题,本文仅利用目标运动特征,提出了一种基于联合概率数据关联（joint probabilistic data association,JPDA）的复杂情况下视频多目标快速跟踪方法．首先采用murty算法求JPDA的最优K个联合事件,大大降低了计算复杂度;然后根据JPDA的关联概率讨论目标的运动情况,分析在多目标新出现、遮挡、消失、分离（前景检测存在目标碎片）等复杂情况下当前帧量测与跟踪目标的数据关联问题,获取复杂运动的多目标跟踪轨迹．在多个监控视频上的实验结果表明,该方法能大大提高跟踪性能,实现复杂情况下的视频多目标快速跟踪．     

融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法

针对TLD算法跟踪框在目标非刚性形变、旋转、背景杂乱等情景中容易导致跟踪漂移的问题,提出了一种融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法(TLD-CN)。首先对跟踪框内区域计算图像显著性得到BRISK算法采样特征点的阈值,获得合适的特征点以建立旋转和尺度归一化的描述子,再融合颜色特征和纹理特征对前后帧跟踪框内描述子进行最优相似性匹配,得到匹配的特征点集合,对集合内特征点进行判别式字典的稀疏编码后,分别与CN跟踪框和TLD跟踪框的中心像素点进行相似度的度量,得到输出框调整的权重系数。实验结果表明,TLD-CN跟踪算法通过特征点度量出2种算法融合的权重值调整输出框,在目标形变、旋转、背景杂乱、快速运动等复杂跟踪情景中,具有很高的精度和成功率。权重系数自适应更新也避免了模型过拟合,达到实时跟踪效果。     

多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对跟踪过程中目标形态不断变化或部分遮挡导致鲁棒性差的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法.该算法从视觉特征集中选取了描述能力强的2种特征,并将其按照与目标模型的多尺度相似度进行线性融合;为了减小跟踪漂移,通过计算当前目标模型与初始目标模型的多尺度相似度自适应地更新目标模型.大量仿真实验结果表明,文中算法可以鲁棒地跟踪到部分遮挡和形态变化的运动目标.     

融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

二维非规则碎片匹配的算法

提出了一种基于曲率相似性的二维碎片轮廓匹配算法。该算法根据碎片轮廓上各点的曲率值来确定轮廓上的特征点,按照特征点对轮廓进行分段,将二维碎片的匹配简化为特征段的相似性度量与可匹配性验证。对可匹配的轮廓段进行欧氏变换以拼合两个轮廓曲线,自动地检测在当前变换下两个轮廓是否有重叠情况存在。没有重叠的两个轮廓组合起来更新为一个新的轮廓,进行再匹配直至重建过程完成。实例表明,算法是有效、稳定的。     

基于骨架提取特征的可控渐变算法

提出了一种基于视觉特征的渐变算法,通过图像骨架确立特征点,进而对图形进行同构特征分解。采用可控制子多边形边角插值,通过轮廓多边形渐变控制子多边形渐变,用户也可以通过控制轮廓插值交互控制渐变过程。实验表明：该算法简单有效,渐变过程自然合理。     

利用轮廓特征进行人头识别的方法

根据人头的特征,提出了基于区域轮廓特征的人头识别方法。详细描述了对预处理后的二值化图像进行去轮廓毛刺的方法,以防止轮廓提取时产生死循环。提出了一种提取区域轮廓的方法,并给出了其详细步骤。利用轮廓所包围区域的面积对人头进行初步筛查,然后利用圆形度进行人头识别。该方法实时性好,而且所需内存空间小。最后,用实验证明了这种方法的良好效果。     

基于曲率匹配的细胞几何形状特征提取方法

细胞轮廓的几何形状是细胞学涂片判读的重要参考,对研究宫颈病变的计算机辅助诊断具有重要意义。针对现有基于形状模板匹配的几何形状识别方法鲁棒性较差的问题,提出了基于曲率匹配的几何形状特征提取方法,通过比较模板轮廓和待识别轮廓的曲率,计算曲率曲线之间的相似度,进而得到细胞轮廓的形状特征,并采用依次旋转轮廓选取最佳匹配的方法来解决轮廓方向不一致的问题,采用以面积等效圆的半径比作为放大比率进行轮廓缩放的方法来解决轮廓大小不一致的问题。通过相关实验证明了该方法所提取的几何形状特征具有尺度不变性和旋转不变性,并与改进Hausdorff距离进行了实验对比,结果表明提取的形状特征能更加准确地识别出细胞轮廓的几何形状。     

基于特征线的三维服装部件参数化造型

基于特征线的服装三维造型方法有诸多优点,但是现有服装模型并不能很好地支持服装参数化设计.为此将参数化造型方法引入三维服装部件造型中,以得到参数化的服装部件.基于光顺人体模型,依据服装部件特点设计服装特征线,将特征线分为截面环和轮廓线,依次通过截面环和轮廓线的生成与调整、特征线综合调整和特征线添加约束3个步骤,得到服装特征线框架;并对该框架利用曲面插值方法得到服装曲面模型.实例结果表明,文中方法功能强大、方便灵活.     

基于步态识别的远距离身份认证

通过人走路的姿势实现对个人身份的远距离识别和认证是当前生物特征识别研究领域的一个研究热点。算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行人体运动的静态形状描述,采用连续隐马尔可夫模型对人体运动时从一个动作到另一个动作的过渡进行动态描述。算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率。     

一种新结构下的主动轮廓算法

经典主动轮廓模型是采用由内部能量和外部能量共同组成的能量函数来进行收敛计算的，其中外部能量对精确收敛到目标轮廓起决定性作用，而内部能量在保证轮廓线进行合理变动的同时，却对收敛精确性产生了负作用。为克服这一问题，因而给出一种新的主动轮廓结构，即先把内部能量从能量函数中分离出来，仅采用外部能量进行收敛计算，然后在此结构下重新定义图像能量和控制能量，同时引入了轮廓修正函数，把连续性和光滑性约束应用到Snake曲线的变动过程之中。仿真实验表明，新结构下的主动轮廓算法对初始轮廓要求不高，具有收敛速度快、跟踪精度高等优点。     

基于角点检测的图像形状特征提取方法

针对形状标记表示法可能遗漏轮廓曲线上较重要边界点的问题,提出一种基于角点检测的质心距离标记法。该方法采用轮廓跟踪技术获取物体的轮廓曲线,通过角点检测得到曲线上的所有角点,利用质心距离产生形状标记。以最近邻分类和K-中心聚类对其性能进行验证,结果证明了该方法的有效性。     

Computer-aided optimal design of a polar-based template digitizer-NC contouring system—II. Dynamic analysis

This paper presents the computer-aided optimal design of a template digitizer-NC contouring system which utilizes a set of polar coordinates. The system can operate both as a copying machine or as a numerical control (NC) machine. Part I of the paper describes the proposed system and its salient features. It also analyzes the contouring error due to the incremental approximation of the contour. This error is dependent on the relative location of the contour pole from the machine pole. An objective function relating the area error to the position of the contour is derived and an optimization procedure to minimize this error is outlined. Test results of an attempt to locate the poles of three test contours for minimum error are then presented.