带旋转与尺度估计的全卷积孪生网络目标跟踪算法

针对目标跟踪任务中,全卷积孪生网络(SiamFC)跟踪算法存在因目标的旋转、尺度变化而造成跟踪错误或跟踪结果不准确的问题,提出一种带旋转与尺度估计的SiamFC跟踪算法.该算法由定位模块与旋转、尺度估计模块两部分组成.首先在定位模块中,利用SiamFC算法获得跟踪位置,并结合旋转与尺度信息对该位置进行调整;其次在旋转、...     

自适应尺度突变目标跟踪

目的 尺度突变是目标跟踪中一项极具挑战性的任务,短时间内目标的尺度发生突变会导致跟踪要素丢失,使得跟踪误差积累导致跟踪漂移,为了更好地解决这一问题,提出了一种先检测后跟踪的自适应尺度突变的跟踪算法（kernelized correlation filter_you only look once,KCF_YOLO）。方法 在跟踪的训练阶段使用相关滤波跟踪器实现快速跟踪,在检测阶段使用YOLO（you only look once）V3神经网络,并设计了自适应的模板更新策略,采用将检测到的物体的相似度与目标模板的颜色特征和图像指纹特征融合后的相似度进行对比的方法,判断目标是否发生遮挡,据此决定是否在当前帧更新目标模板。结果 为证明本文方法的有效性在OTB（object tracking benchmark）2015数据集中具有尺度突变代表性的11个视频序列上进行试验,试验视频序列目标尺度变化为0.19.2倍,结果表明本文方法平均跟踪精度为0.955,平均跟踪速度为36帧/s,与经典尺度自适应跟踪算法比较,精度平均提高31.74%。结论 本文使用相关滤波和神经网络在目标跟踪过程中先检测后跟踪的思想,提高了算法对目标跟踪过程中尺度突变情况的适应能力,实验结果验证了加入检测策略对后续目标尺度发生突变导致跟踪漂移的情况起到了很好的纠正作用,以及自适应模板更新策略的有效性。     

利用快速傅里叶变换的目标尺度自适应回归跟踪

目的 视频跟踪中,跟踪背景复杂及目标表观变化是导致跟踪失败的主要原因.回归跟踪算法利用目标的表观信息建立回归模型进行跟踪,然而该算法的跟踪效率较低;基于循环结构的检测跟踪方法能有效利用循环结构提高跟踪效率,但该算法不能跟踪尺度变化的目标.为解决上述问题,本文提出一种基于快速傅里叶变换的尺度自适应回归跟踪算法,方法 首先利用快速傅里叶变换建立目标的核岭回归模型并搜索得到目标的中心位置,然后计算候选目标区域像素点的权重分布图,从而估计出目标的最佳尺度.结果 进行6组实验,与当前常见算法(CBWH、IVT、DFT、DSST、增量试探法)相比,本文算法不仅能较好地适应背景、目标尺度及姿态的变化,而且平均每帧运行时间短(毫秒级).结论 本文提出一种基于快速傅里叶变换的尺度自适应回归跟踪算法,算法对背景、尺度及姿态变化的目标跟踪具有较强的鲁棒性和很好的跟踪效率.     

基于相关滤波的尺度自适应目标跟踪

针对视频目标跟踪中的尺度问题,提出了一种基于相关滤波的尺度自适应目标跟踪方法。首先利用核相关滤波获得目标的中心位置,然后将目标均分为四个子块,通过计算找出子块中心的最大响应位置,最后根据前后两帧目标子块中心位置的相对变化计算出尺度的伸缩系数,进而计算出目标尺度。在具有尺度变化的公开数据集上对本文方法进行测试,并和多种跟踪方法作对比,实验结果表明,该方法将尺度的计算问题转化为对子块中心的定位,其平均跟踪性能优于其它方法,验证了方法的有效性。     

基于深度估计和特征融合的尺度自适应目标跟踪算法

针对核相关滤波目标跟踪算法(KCF)使用单特征来描述所跟踪的目标,在复杂环境下,目标尺 度发生较大变化时,无法准确跟踪目标的问题,提出基于深度估计和特征融合的尺度自适应目标跟踪算法。首 先利用深度神经网络估计视频序列中目标的深度,建立并训练深度-尺度估计模型;在跟踪过程中,融合目标 方向梯度直方图(HOG)特征和 CN (Color Name)特征训练相关滤波器,利用深度估计网络得到目标深度值,并 利用深度-尺度估计模型得到目标的尺度值,从而在目标尺度发生变化时,能够调整目标框大小,实现尺度自 适应的目标跟踪算法。实验结果表明,与经典的 KCF 算法相比,可获得更高的精度,与尺度自适应的判别型 尺度空间跟踪(DSST)算法相比,在尺度变化较大时,跟踪速度更快;在环境复杂、目标被遮挡时,鲁棒性更好。     

基于相位相关的图像匹配算法研究

提出一种基于相位相关的图像匹配方法.针对仅有位移变换的图像,给出基于相位相关的模板匹配方法,并进行了改进,然后利用人工平移的方式进行实验验证.结合Fourier-Mellin变换理论,给出解决旋转问题的图像匹配方法,并利用人工旋转的方式进行了实验验证.实验结果表明,本方法在精度和速度上都能取得比较满意的效果.     

抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位...     

目标跟踪算法综述

目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题,最近随着人工智能技术的飞速发展,运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注.本文对主流目标跟踪算法进行了综述,首先,介绍了目标跟踪中常见的问题,并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类：早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法.接下来,对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较.最后,使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试,并对结果进行分析,得出了以下结论：1）相比于光流法、Kalman、Meanshift等传统算法,相关滤波类算法跟踪速度更快,深度学习类方法精度高.2）具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好.3）使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础.4）尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.     

运动状态与尺度估计的核相关目标跟踪方法

视觉跟踪在视频智能监控和机器人等领域有着广泛应用。基于相关滤波分类器,提出了具有运动状态估计和目标尺度估计的视觉目标跟踪方法。该方法将粒子滤波与核相关滤波方法相结合,首先估算运动目标的位置,然后执行尺度相关滤波器来估算目标的尺度,以使算法对尺度变化的运动目标具有更强的适应能力。该方法在传统的KCF跟踪算法的基础上引入了一种基于概率的运动状态估计方法,可以获得更加稳定的目标信息,并减少背景干扰信息的引入,从而在复杂场景下具有更强的抗干扰性。使用benchmark数据集对所提方法进行了测试实验,并和其他已有的若干视觉跟踪方法进行了对比实验,结果验证了所提算法的高效性,且所提方法在目标尺度变化、光照变化、姿态变化、部分遮挡、旋转及快速运动等复杂情况下均有较强的适应性。     

适合长时跟踪的自适应相关滤波算法

针对在长时跟踪中,快速运动、遮挡等复杂情况很容易引起模板漂移,导致跟踪失败的问题,提出一种适合长时跟踪的自适应相关滤波算法.首先融合HOG特征、CN特征和灰度特征,在增强特征判别力的同时,结合EdgeBoxes生成检测建议并找到最优建议,实现跟踪器尺度与纵横比的自适应;然后利用高置信度跟踪结果来避免模板被破坏,将目标移动速度与边缘组数结合起来形成一种新的自适应更新率,并对每一帧目标框的尺度进行校正;最后在跟踪失败的情况下,应用增量学习检测器以滑动窗口的方式恢复目标位置.在标准测试集上与基于相关滤波的7种算法进行对比,实验表明,该算法在精确度和成功率上均取得较优效果.     

自适应尺度目标跟踪算法

针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果.     

基于背景感知与快速尺寸判别的相关滤波跟踪算法

背景感知相关滤波(Background-aware correlation filters, BACF)算法有效地解决了相关滤波类跟踪算法中的边界效应问题,提升了训练样本集的质量和数量,能够精确估计目标的位置变化,从而提高了跟踪器的性能。然而为了检测尺度变化,BACF算法通过多次重复计算不同尺度的目标区域,严重影响了跟踪速度。本文在BACF算法的基础上,采用平移加尺度滤波的思想,设计独立的一维尺度滤波器,与BACF算法无缝结合。只需预测一次目标的位置变化,再利用尺度滤波器预测目标尺度变化。因为两个滤波器单独训练、局部优化,尺度滤波器计算量远小于BACF算法,所以本文算法在保证精准预测目标尺度变化的同时极大提升目标的跟踪速度。实验结果表明：与BACF算法相比,本文算法在不损失跟踪精度的基础上提高约75%的跟踪速度。     

快速尺度估计的增强型多核相关滤波算法

针对核相关滤波（KCF）跟踪算法在复杂环境下其定位性能和稳定性差的问题,提出了一种快速尺度估计的增强型多核相关滤波跟踪算法。该算法针对核相关滤波算法无法适应跟踪过程中目标尺度变化,将快速判别式尺度估计移植至核相关滤波跟踪框架,解决了跟踪过程的目标尺度问题。对于单个特征的单核相关滤波器在复杂环境中跟踪适应性差的问题,提出了一种多特征互补的多核相关滤波器。该滤波器利用KCF多通道特性以及不同特征可以描述不同信息,采用多个相同内核的线性组合,每个内核对应一个特征,并结合快速尺度估计,在保证算法实时性的同时进一步提高跟踪性能。通过在OTB2013目标跟踪数据集上进行实验,该算法与近年来性能优异的算法进行对比,结果表明,与传统的使用HOG特征的KCF算法相比精度上提高了10.9%,成功率提高了16.2%;与使用CN特征的CN2算法相比,精度上提高了20.6%,成功率提高了19.6%。实验结果表明,所提算法在目标尺度变化以及复杂环境下的跟踪效果均优于其余相关滤波算法,证明了该算法的有效性以及鲁棒性。     

基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变目标识别算法

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过Fourier-Mellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k-近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

自适应尺度的上下文感知相关滤波跟踪算法

为了解决目标跟踪中常见的尺度变换、相似目标、背景嘈杂等问题,提出了自适应尺度的上下文感知相关滤波跟踪算法.针对以上问题,在相关滤波跟踪算法的基础上将目标周围的上下文信息作为硬负样本引入分类器中学习,强化分类器的判别能力;通过尺度池在线学习判别式尺度滤波器,在目标位置估计最佳目标尺寸;通过图像帧差均值来评估目标状态并自适...     

协同运动状态估计的多目标跟踪算法

多目标跟踪在视频分析场景中有着广泛的应用,如人机交互、虚拟现实、自动驾驶、视频监控和机器人导航等。多目标跟踪问题可以表示为在已有的检测数据上进行目标轨迹关联,检测算法的准确性对跟踪性能起着关键性的作用。在基于检测的目标跟踪框架中,提出了一种协同运动状态估计的跟踪算法,该算法主要关注相邻帧之间的数据关联,从目标检测、目标运动状态估计和数据关联这3个方面来直接解决多目标跟踪面临的挑战。首先,对于目标检测,采用Multi Scale Convolutional Neural Network(MS-CNN)算法作为检测器,这是因为深度学习在检测的效益上优于传统的机器学习方法;其次,为了更好地预测目标的运动状态和处理目标间的遮挡,针对不同状态的目标采取不同的运动估计方法: 采用核相关滤波来评估处于跟踪状态的目标的运动状态,当目标处于遮挡状态时,采用卡尔曼滤波做运动估计;最后,采用Kuhn-Munkres算法对检测目标和跟踪轨迹做数据关联。通过大量的实验证实了算法的有效性,且实验结果表明算法的准确性很高。     

An Adaptive Padding Correlation Filter With Group Feature Fusion for Robust Visual Tracking

In recent visual tracking research, correlation filter (CF) based trackers become popular because of their high speed and considerable accuracy. Previous methods mainly work on the extension of features and the solution of the boundary effect to learn a better correlation filter. However, the related studies are insufficient. By exploring the potential of trackers in these two aspects, a novel adaptive padding correlation filter (APCF) with feature group fusion is proposed for robust visual tracking in this paper based on the popular context-aware tracking framework. In the tracker, three feature groups are fused by use of the weighted sum of the normalized response maps, to alleviate the risk of drift caused by the extreme change of single feature. Moreover, to improve the adaptive ability of padding for the filter training of different object shapes, the best padding is selected from the preset pool according to tracking precision over the whole video, where tracking precision is predicted according to the prediction model trained by use of the sequence features of the first several frames. The sequence features include three traditional features and eight newly constructed features. Extensive experiments demonstrate that the proposed tracker is superior to most state-of-the-art correlation filter based trackers and has a stable improvement compared to the basic trackers.      

分块检测尺度自适应的圆形目标相关跟踪

为解决传统基于核相关滤波器（KCF）的目标跟踪方法中跟踪框尺度无法自适应及目标被遮挡导致的跟踪失败问题,以空中加油视觉导航中圆形锥套目标的跟踪为例,提出了一种分块检测尺度自适应的圆形目标相关跟踪方法。利用目标外部边缘特征点的提取与轮廓拟合方法解决了圆形目标跟踪所存在的目标尺度变换问题,通过分块检测将跟踪过程中目标遮挡情况与跟踪失败情况区分开来,消除了遮挡情况下跟踪积累误差,实现了部分遮挡情况下目标的跟踪。实验结果表明,提出的圆形目标尺度自适应相关跟踪方法具有较高实时性、可靠性与准确性,实现了空中加油对接过程中对于锥套的稳定、可靠跟踪。