一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。     

基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法

针对基于模板匹配的跟踪算法运行速度较慢、成功率较低的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模板匹配跟踪算法。该算法采用粒子群优化算法作为模板匹配算法候选模板的搜索策略,并采用自适应的更新目标模板。首先,在设定的搜索区域内随机采集30个候选模板,计算出个体最优候选模板和全局最优候选模板;其次,根据粒子群优化算法进行迭代求出匹配值最佳的候选模板即为目标;最后,根据最佳候选模板的匹配值大小来自适应更新目标模板。理论分析和实验仿真表明,与基于模板匹配的跟踪算法和基于粗精搜索的模板匹配跟踪算法相比,基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法的计算量平均要少91.1%和69.8%,且成功率为原算法的2.02倍和1.94倍。实验结果表明,基于粒子群优化的模板匹配跟踪算法能实现很好的实时跟踪,并且提高了跟踪的鲁棒性。     

无人机对船舶目标的改进CamShift跟踪算法研究

针对由于CamShift算法跟踪特征单一引起的对颜色相似目标或背景的干扰和对目标遮挡情况较敏感的问题,提出了一种基于改进CamShift融合局部特征匹配的无人机目标跟踪算法.首先,采用基于 H分量和LBP二维模板的改进CamShift目标跟踪算法以提高对相似目标干扰的鲁棒性;其次,在能保证目标跟踪的实时性要求的前提下,融合局部特征匹配算法中的BRISK匹配算法,可有效改善CamShift对颜色相似目标或背景的干扰的敏感性,同时增强对目标遮挡鲁棒性.实验结果表明,该改进算法通过颜色特征和局部特征的共同定位目标,实现了目标的准确跟踪.     

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。     

运动摄像机下多目标检测与跟踪

针对摄像机运动情况下多目标的检测与跟踪问题,提出一种将Global K均值与模板匹配相结合的方法.利用六参数仿射模型得到摄像机运动参数,对图像进行全局运动补偿,用GlobalK均值算法对前景点进行循环聚类,判断目标数目并进行跟踪,通过对目标区域进行模板匹配使跟踪结果更准确.实验结果表明,该方法能够在运动摄像机下稳定、实时地跟踪多个目标,对发生形变的目标基本也能稳定跟踪.     

基于区域模板匹配的多目标实时跟踪

研究视频目标实时跟踪问题,在智能视频监测系统中,对运动目标的跟踪是后续工作的基础.为了实时准确地跟踪多运动目标,提出一种基于改进帧间差分与区域模板匹配相结合的快速运动目标跟踪方法.根据改进的帧间差分法找到运动目标的所在的区域,建立相应的搜索区域,采用目标模板逐个与搜索区域进行匹配,匹配到目标后对其进行标记,并且对相应的目标模板进行更新,从而实现多个目标的跟踪.对三个目标进行跟踪平均的第Ι类错误率为11.11%,结果表明,改进方法能够比较有效、实时地对多个运动目标进行跟踪.     

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。     

基于相关区域分层的改进Meanshift目标跟踪算法

针对背景图像阴影、物体遮挡等对目标跟踪干扰的问题,提出一种基于相关区域分层的改进Meanshift目标跟踪算法。Meanshift跟踪算法搜索匹配问题,采用一种相关区域分层匹配搜索方法,提高在跟踪过程中重新搜索匹配的快速性,并结合自适应Kalman滤波算法提高目标跟踪的准确性。实验结果表明了该算法的可行性及有效性。     

基于模板匹配与运动预测的跟踪算法研究

本文所介绍的跟踪算法使用了基于MCD距离的相似性度量方法进行模板匹配,并采用了一种模板自适应更新策略,使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到了较大的提高.此外,还根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,加入了预测算法的使用.实验结果表明,该算法能较好地解决跟踪过程中目标受干扰和被遮挡等问题.     

基于改进的核相关滤波器的长期目标跟踪算法

针对核相关滤波器跟踪算法在视觉目标跟踪中因遮挡产生的目标丢失后，无法重新准确地跟踪目标问题，提出一种基于GM(1,1)灰色预测模型和间隔性模板匹配的改进的核相关滤波器跟踪算法。实验结果表明，在复杂环境下，所提出的改进算法与传统的核相关滤波器目标跟踪算法相比，综合性能有很大的提高，与其他跟踪算法相比也有一定的优势。