基于动态贝叶斯网络的多特征目标跟踪

通过将动态贝叶斯网络模型应用到人体目标跟踪中,提出了一种多特征融合跟踪算法。该方法基于动态贝叶斯网络建立状态模型,分别针对形变、遮挡、有干扰三种情况提取运动中人体的颜色和梯度特征,利用粒子滤波方法对颜色特征和梯度特征进行融合。实验表明,提出的多特征跟踪算法能较好地解决复杂环境下的目标跟踪问题,相比传统的利用单一目标特征的跟踪算法具有更好的鲁棒性和准确性。     

基于多特征融合的粒子滤波算法研究

传统的粒子滤波跟踪算法只依靠单一的颜色特征作为跟踪依据。在复杂背景或者遮挡物颜色与跟踪目标接近时传统的粒子滤波算法很容易造成跟踪目标丢失。针对该问题,提出一种基于多特征融合的粒子滤波算法,该算法按一定的权值系数利用目标的颜色特征和边缘特征来构建似然函数作为跟踪目标的跟踪依据,克服了依靠单一颜色特征跟踪目标的跟踪算法的不足。实验结果表明,多特征融合后的跟踪算法有较好的跟踪性能。     

融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

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。     

复杂背景下感兴趣运动目标的跟踪算法

针对由于复杂背景的干扰而导致不能准确跟踪感兴趣运动目标的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法。首先在HSV颜色空间中得到感兴趣运动目标的加权颜色分布模型,然后利用不变矩特征来消除背景中相似颜色物体和光照变化的干扰,两种特征通过自适应调整权重来更新粒子权值而融合于粒子滤波算法中,从而能够准确和稳定地跟踪运动目标。实验证明,该算法在运动目标平移、姿态变化、遮挡、光照变化及相似颜色干扰等复杂背景下都能够准确地进行跟踪,对背景干扰具有很强的鲁棒性。     

基于梯度特征和颜色特征的运动目标跟踪算法

由于在复杂背景下仅针对目标的颜色或梯度特征进行跟踪存在不足,提出一种基于梯度特征和颜色特征相融合的CG_CamShift跟踪算法。该算法充分利用颜色直方图对目标全局的描述及方向梯度图对结构信息的描述,并结合Kalman滤波对运动目标位置进行预测,解决了复杂背景下光照、遮挡等引起的目标跟踪丢失等问题。实验结果表明,该方法在保障跟踪实时性的前提下提高了跟踪精度,并具有较强的鲁棒性。     

综合颜色与梯度方向特征的粒子滤波跟踪

针对标准粒子滤波跟踪在复杂环境和光照变化下的缺陷,提出了融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法,以克服单一颜色特征跟踪鲁棒性不高的问题。设计了特征融合的粒子重要性评判模型,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善。同时通过目标模式自适应更新模型,提高了算法对复杂变化的自适应能力。实验表明,所提算法能比较可靠地实现复杂场景下的目标跟踪。     

多特征融合的鲁棒粒子滤波跟踪算法

为克服基于单一特征的跟踪方法在复杂环境和光照变化下易导致跟踪失败的缺点,提出了一种基于多特征融合的粒子滤波跟踪算法。通过基于HSV的多块颜色直方图来表征目标的总体分布,而方向梯度直方图又包含了一定的结构信息,两者互为补充,将两者融合于粒子滤波的框架中。同时,自适应更新融合权重、模板和噪声分布参数,动态调节粒子数目,在环境干扰较大(如遮挡)时,分配较多的粒子。实验结果表明,算法鲁棒性较高,同时提高了跟踪的精度。     

基于纹理和颜色特征的目标跟踪检测算法研究与实现

对运动目标进行跟踪,常采用粒子滤波跟踪算法。本文为了减少相似背景像素点及光照变化对机动目标跟踪的干扰,采用了基于目标纹理特征和颜色特征融合的自适应粒子滤波算法,通过采用了不同的状态转移模型和观测模型,该模型优点在于能够根据不同的实验环境给出相应的实验方案。试验证明,该算法在跟踪的性能和鲁棒性方面的改进。     

基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪

在光照和目标形变等外部条件变化的情况下,仅利用目标的单一特征难以鲁棒的跟踪目标。提出了一种基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪算法,在粒子滤波跟踪框架下,用直方图模型表征目标的颜色和边缘特征,通过两种特征后验概率之间的"协作"与"学习"实现特征融合,各种场景的试验结果比较表明,新的融合跟踪算法比仅用单一特征跟踪、现有的多特征融合算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对环境光照和目标背景变化较大的情况更具有优势。