自适应带宽均值移动算法及目标跟踪

首先提出了一种经典均值移动算法的推广算法,即自适应带宽均值移动算法,进而提出了基于自适应带宽均值移动的二维视频目标跟踪算法（ABMSOT）.前者提出了在带宽自适应情况下均值移动算法求取局部极值的框架步骤,后者可实时跟踪目标的位置、大小和方向.在ABMSOT算法中,目标模型和候选模型采用自适应带宽核函数加权特征直方图描述,目标模型和候选模型的相似性采用Bhattacharyya系数度量;通过迭代两步法搜索到目标最有可能的位置、大小和方向.第一步执行一次均值移动迭代搜索目标位置,第二步计算出最能描述目标区域大小和方向的带宽矩阵.从理论上证明了两个算法的收敛性,并通过实验证明了ABMSOT算法能实时跟踪目标的位置、大小和方向.     

基于均值漂移的视觉目标跟踪方法综述

基于均值漂移的视觉目标跟踪方法具有模型简洁实用、能够处理目标形变及部分遮挡等复杂情形的优点,算法高效且易于模块化实现。各种改进的模型及方法针对目标的尺度变化、特征分布等核心问题进行了系统研究,跟踪性能得到了进一步提高。该文从基本的均值漂移跟踪方法出发,系统介绍了此类方法的发展过程与最新成果。     

基于均值移动与粒子滤波融合的跟踪算法

针对均值移动算法鲁棒性差以及粒子滤波算法计算量大、难以满足实时跟踪的特点,提出2种先均值移动后粒子滤波的融合算法,分别为粒子数目保持恒定的融合算法和粒子数目自适应的融合算法。实验结果证明,与已有算法相比,2种算法在实时性提高的同时,跟踪准确性和抗干扰能力没有明显下降。     

均值移动算法步长及密度极大点分析

根据核函数的不同特点,分析得出均值移动算法的步长可能为牛顿步长、高斯-牛顿步长或一种非线性步长。根据均值移动密度函数泰勒展开形式的不同,讨论均值移动点每步在运动方向上的密度递增范围和密度极大值点的位置。上述结论对于提高均值移动算法的收敛速度有指导作用。     

基于均值移动与贪婪算法的多人脸跟踪

提出一个基于均值移动(Mean Shift)和贪婪算法的多人脸跟踪器.首先建立多个均值移动目标跟踪器以进行多人脸跟踪.结合卡尔曼滤波逐个检测目标并从视频帧中清除已跟踪到的人脸,以解决当多个目标相邻或相互遮挡时相应的跟踪窗口会收敛于最大目标、导致其他目标丢失的难题.引入辅助窗口并根据其纹理信息确定粘连目标的对应.实验结果表明,该多人脸跟踪算法可实现稳健的实时多人脸跟踪.     

基于核共生矩阵的均值移动跟踪算法

以核颜色直方图为跟踪特征的均值移动算法易受环境光照、视角和摄像机参数等因素的影响。根据灰度共生矩阵的思想构造了核共生矩阵来描述目标模型和候选目标,并在此基础上提出了一种基于核共生矩阵的均值移动跟踪算法。在算法的实现过程中做了一些改进工作：构造核共生矩阵时对相反方向上的像素加以区分,从而更好地刻画目标的不对称特性;将目标模型和候选目标的核共生矩阵规整到同一常数以提高计算精度;对各像素权值的计算公式进行修正以提高算法速度。光照较暗,照度变化和存在部分遮挡等条件下的真实场景实验结果表明,该算法在这些情况下仍能有效地跟踪目标。     

自适应均值漂移算法目标跟踪检测仿真研究

研究运动物体目标跟踪精确度问题,由于存在遮挡和多光源的噪声影响检测精度,而且运动目标的跟踪是在连续的图像帧间创建位置、速度、形状等存在匹配问题。传统的目标跟踪算法由于目标的动态移动速度大,而容易导致跟踪丢失目标。为了解决上述问题,提出了一种改进的基于自适应均值移动(Cam Shift)目标跟踪新算法。主要难点技术问题是提取了多运动目标视频图像,进行了背景分离。算法是一种颜色跟踪算法,根据多次迭代的计算结果,自适应调整图像,实现对运动目标的实时跟踪。仿真结果表明,提出的改进目标跟踪算法的跟踪精度和滤波效果有了较大提高,同时具有较强的鲁棒性能。     

基于改进的均值漂移算法的目标跟踪

提出了一种基于目标颜色特征的改进的均值漂移算法，对符合颜色模板的目标点不论其在直方图中的概率大小，都赋予相同的最大权值，使目标最大限度地成为密度极值区，以克服干扰影响，并提出了一种分块检测遮挡算法，遮挡期间不更新颜色模板，以保证遮挡后恢复准确的跟踪。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性，能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

双环MeanShift视频跟踪算法

针对传统均值漂移跟踪算法在目标特征提取、模板匹配度量和带宽固定方面存在缺陷,提出一种双环MeanShift视频跟踪算法。该算法采用万向椭圆的特征提取方式,能更有效地抑制背景信息影响,较好地提高目标模型质量。引入双环描述因子能突出目标本身特征权重,改善图像匹配峰值特性,并通过双环之间的关系自适应地更新核函数的带宽。仿真实验结果表明该算法在目标具有明显尺度变化、姿态扭曲和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪效果。     

CAMSHIFT与基于核的目标跟踪算法的比较与分析

CAMSHIFT和基于核的目标跟踪是两种经典的基于Mean Shift的目标跟踪算法,它们的实现过程有许多类似之处。为了说明在实际应用中如何选择合理的跟踪方案,从目标模型、候选模型、核函数、迭代过程等方面对二者进行了深入的比较和分析,指出了二者的特点和区别,对于正确理解和使用这两种方法将会有一定的帮助。     

基于背景提取和扩展均值漂移算法的目标跟踪

通过在静态背景模型下利用自适应背景提取和扩展均值漂移算法相结合的方法对人机交互式的目标跟踪作了进一步的改进。首先利用自适应的背景提取算法从带有运动目标的复杂背景中构建背景图,并提取出运动目标轮廓。在跟踪模块,在均值漂移算法的基础上加入协方差得到的扩展均值漂移可以很好地解决传统均值漂移算法在跟踪过程中因为目标的形状或大小改变而导致跟踪的框架偏离目标的问题。实验结果表明,该算法能够较好地实现自动、实时、较准确的跟踪目标效果。     

多特征连续自适应均值漂移人脸跟踪算法

传统连续自适应均值漂移人脸跟踪算法,仅使用了人脸的色调特征,容易受到光照及相同背景色影响,为此,提出将人脸颜色和表示线端、角点、边界相关的纹理信息相结合共同构成人脸特征的CAMSHIFT算法。首先,采用带有权重的RGB颜色空间创建归一化的人脸直方图模型;然后,在视频图像中进行目标人脸直方图投影,同时进行纹理检测,保留纹理信息的人脸颜色特征,形成概率密度分布图;最后,由Mean Shift算法从当前位置迭代寻找直至定位目标人脸。实验结果验证了该算法可以抵御同色背景和部分遮挡的影响。     

一种基于mean shift的鲁棒性目标跟踪方法*

目标模型内的背景像素会造成目标跟踪定位偏差,但为了将跟踪目标全部包含在目标模型中,不可避免在目标模型内引入很多背景像素。为了减少背景对跟踪造成偏差,在目标模型中引入带权因子,可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。带权因子是这样确定的：通过利用目标外围矩形环中的背景信息和一个映射函数来生产一个新的特征向量,然后转换为带权因子。实验表明,该方法具有更好的跟踪精度,对遮挡具有更好的鲁棒性。     

基于复杂特征融合的改进mean shift目标跟踪

提出一种融合Gabor小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift目标跟踪算法.首先,提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图;其次,基于mean shift算法定义融合相似度系数,对特征空间进行融合并得出目标中心位置;再次,通过定义特征自适应系数来融合基于颜色和纹理特征的目标位置;最后,对上述结果进行处理,得到目标最终位置.实验结果表明,该算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时能够得到比较理想的跟踪效果.     

基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法

针对单一颜色特征跟踪性能差的缺点, 提出一种基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法. 采用颜色、边缘、运动3 个具有一定互补性的信息进行联合概率跟踪, 以提高目标模型的描述能力; 利用运动信息修正颜色和边缘模型核函数, 用以克服背景颜色、轮廓对跟踪效果的影响; 根据各特征所占权重, 运用自适应融合法生成关联特征直方图, 并将所构建的目标模型融合到mean shift 跟踪框架中, 实现目标跟踪. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的准确性.

     

基于特征颜色空间变换的目标跟踪融合算法

利用LUV色彩空间的特性,提出将RGB色彩空间的目标特征描述转换到LUV色彩空间,从而解决目标表面特征变化造成的目标丢失现象,提高目标跟踪算法的鲁棒性。结合卡尔曼滤波和均值漂移跟踪算法的优点,通过一种判别机制将这两个算法得到的跟踪结果进行融合,提高目标跟踪算法的准确性。通过实验证明了新方法的有效性和准确性。     

Adaptive pyramid mean shift for global real-time visual tracking

Tracking objects in videos using the mean shift technique has attracted considerable attention. In this work, a novel approach for global target tracking based on mean shift technique is proposed. The proposed method represents the model and the candidate in terms of background weighted histogram and color weighted histogram, respectively, which can obtain precise object size adaptively with low computational complexity. To track targets whose displacements between two successive frames are relatively large, we implement the mean shift procedure via a coarse-to-fine way for global maximum seeking. This procedure is termed as adaptive pyramid mean shift, because it uses the pyramid analysis technique and can determine the pyramid level adaptively to decrease the number of iterations required to achieve convergence. Experimental results on various tracking videos and its application to a tracking and pointing subsystem show that the proposed method can successfully cope with different situations such as camera motion, camera vibration, camera zoom and focus, high-speed moving object tracking, partial occlusions, target scale variations, etc.     

一种改进的运动目标跟踪算法

为了有效地解决目标颜色与背景颜色区分度较低而引起的目标定位不准确的问题,提出了一种改进的运动目标跟踪算法。该算法利用Harris-mean shift跟踪算法进行目标搜索,然后根据目标已知位置信息采用最小二乘法得到目标在下一帧中的位置,最终实现目标跟踪。实验证明该算法能够有效地提高跟踪的准确性和实时性。     

改进的均值漂移和粒子滤波混合跟踪方法

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的准确性和实时性,提出一种基于均值漂移和粒子滤波的混合跟踪算法。将相异性较小的粒子进行聚类,利用均值漂移算法迭代各个聚类中的代表点,通过减少参与均值漂移迭代的粒子数来降低运算复杂度;根据跟踪情况自适应调整采样粒子数目和过程噪声分布,以提高跟踪精度和减少运算时间。实验结果表明,所提算法平均每帧计算时间不到传统混合跟踪法的一半,而且跟踪精度也有所提高。