基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断

针对互补性实时跟踪算法（Staple）在目标丢失后不能察觉,提出了基于跟踪异常与相关性检验的目标丢失判断方法。在平均峰值相关能量的基础上通过对颜色直方图模型响应进行评估,提出了一种改进的跟踪置信度评估方法。根据跟踪置信度对跟踪状态进行评估,并在高置信度情况下使用目标区域构建目标相关性检验模板。当相关滤波模型响应置信度由低变高后,使用目标相关性检验模板与当前目标区域进行相关性检验得到相似度,根据相似度值大小判断目标是否丢失。在OTB-100标准数据集中选取22段视频进行验证,实验结果表明,所提出的方法在Staple算法跟踪过程中能够及时地检测出遮挡、出视野和光照变化等干扰因素导致的跟踪异常。能够正确地判断目标丢失,成功率达100%,为跟踪异常后是否进行目标重检测和实际工程应用中目标丢失判断提供可靠的依据。     

基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法

针对采用传统的MeanShift算法进行智能视频监控易受背景干扰而丢失目标的问题,提出了一种将MeanShift算法与卡尔曼滤波算法相结合的选煤厂人员目标跟踪方法。该方法首先通过运动检测方法分割出跟踪目标区域,然后通过卡尔曼滤波算法预测下一帧跟踪窗口的起点,在此基础上采用MeanShift算法跟踪目标区域;由于选煤厂环境较复杂,为了防止跟踪失败,采用跟踪与检测相结合的方法来进一步保证跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该方法能很好地消除背景中相似颜色区域的影响,具有较好的跟踪效果。     

基于帧间差分和背景差分结合的Camshift目标跟踪算法

Camshift算法需要手动标定目标区域,且具有无法适应目标的高速运动、相似颜色背景和遮挡等情况的局限性。针对这些情况提出结合帧间差分法和背景差分相结合的方法对Camshift算法进行改进。首先利于帧间差分和背景差分相结合检测出运动目标区域。然后用该区域初始化跟踪目标窗口。当有相似颜色背景干扰或遮挡情况发生时,利用检测出的运动目标区域对搜索窗口进行限制。同时,使用Kalman滤波对下一帧的搜索窗口进行预测,从而使该算法适合高速运动目标的跟踪。实验表明该算法能够准确对目标窗口进行初始化,且在目标高速运动、遮挡、和相似颜色背景干扰情况下,仍能进行适时实时有效跟踪。     

基于目标质心的Meanshift跟踪算法

运动目标跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别以及人工智能等诸多领域,是一门交叉性很强的学科.因此,研究一种实时性、鲁棒性好的运动目标跟踪方法依然是该领域面临的一个巨大挑战.快速运动目标跟踪技术是当今目标跟踪领域的难点之一.均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,这就导致了无法准确跟踪快速目标.文中提出了一种基于质心算法的Meanshift跟踪模型算法.初始位置采用运动目标质心,并在质心位置处采用Meanshift迭代,以巴氏系数判断当前目标和参考目标的匹配程度.实验分析,该算法可实现快速、有效跟踪目标.     

基于五帧差分和改进的Meanshift算法的运动目标跟踪

针对传统的帧差法检测运动目标时易出现空洞及Meanshift算法在复杂环境下易丢失跟踪目标甚至导致跟踪失败的缺点,提出了采用动态阈值五帧差分与跟踪目标实时模板更新的改进Meanshift的运动目标检测与跟踪算法,以提高系统的实时性和鲁棒性。结果表明该方法是可行的,能准确检测出运动目标,以提高目标跟踪的可靠性。     

一种基于空间直方图的Mean-Shift跟踪算法*

经典的Mean-Shift跟踪算法以颜色直方图为特征对目标进行跟踪。颜色直方图反映的是图像中颜色的组成情况,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的次数。颜色直方图具有旋转不变性、缩放不变性等优点,经常用于图像检索,即通过比较颜色直方图的差异来衡量两幅图像在颜色全局分布上的差异。但是颜色直方图不能反映颜色的空间分布特征,当跟踪目标与背景色颜色相近时可能造成错误跟踪,导致跟踪失败。考虑目标颜色空间分布特征,将空间分布信息融入颜色直方图中,提出了基于空间颜色直方图的Mean-Shift跟踪方法,全面地反映了颜色的整体分布信息和空间分布信息。在VC 6.0上利用新方法和经典Mean-Shift跟踪方法分别对发生遮挡的视频和快速运动的视频进行跟踪,实验结果表明,提出的新方法能够更好地对目标进行跟踪,避免跟踪过程中的目标丢失。     

基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法

为解决突变运动下的目标跟踪问题,提出了一种基于视觉显著性的均值漂移跟踪算法,将视觉注意机制运用到均值漂移跟踪框架中,利用时空显著性算法对视频序列进行检测,生成视觉显著图,从视觉显著图对应的显著性区域中建立目标的颜色特征表示模型来实现运动目标跟踪.实验结果表明:该算法在摄像机摇晃等动态场景下可以较准确检测出时空均显著的目标,有效克服了在运动目标发生丢失和遮挡等情况下跟踪不稳定的问题,具有较强的鲁棒性,从而实现复杂场景下目标较准确的跟踪.     

基于改进Camshift和Kalman滤波的目标跟踪算法

在移动目标跟踪过程中,可能会受到种种干扰而导致目标不能有效地被跟踪。为了解决在跟踪运动目标过程中受到外界影响的缺陷,采用了一种Camshift和Kalman滤波结合的目标跟踪算法。算法能有效克服运动目标被遮挡或相似颜色运动目标干扰使目标跟踪丢失的缺陷。实验结果表明:本文提出的算法用于跟踪运动目标具有很好的鲁棒性。     

基于OpenCV的室内环境下多目标跟踪

室内环境下多运动目标跟踪的核心问题是目标的快速识别和准确匹配,目标的快速识别关键在于目标对象的特征提取,寻找不变的特征值.针对以上两个问题,采用基于颜色直方图的特征提取方法并用欧氏距离匹配法实现特征值的相似度匹配.提出的区域相应和特征匹配相结合的多运动目标跟踪算法解决了因为快速运动和长时间遮挡而引起的目标跟踪丢失问题.     

一种改进Camshift算法的研究

针对基于颜色概率分布的连续自适应均值偏移算法Camshift(Continuously Adaptive Meanshift)在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出一种改进的Camshift跟踪算法。该算法首先采用三帧差分法进行运动目标检测,然后利用最大类间方差法确定分割阈值,最后采用Camshift算法进行目标跟踪。该算法可以克服传统Camshift算法需要人工定位和容易发散的缺点。实验结果表明,该算法跟踪效果好,并且能够在一定程度上满足准确性的要求。