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。     

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。     

基于部分背景加权更新的均值漂移跟踪算法

为了解决均值漂移跟踪算法中背景对目标定位的扰动, 提出了一种基于颜色和纹理混合特征以及采用背景加权更新的改进算法。改进算法先将原始视频序列RGB帧图像转换为HSV颜色空间表示, 然后分别在H、S通道上提取颜色特征, 在V通道上用LBP描述符提取纹理特征, 在此基础上为目标区域和背景区域建立三维颜色纹理混合直方图作为其描述符; 在对象的跟踪过程中, 通过巴氏系数选择性地加权更新部分背景信息。实验结果表明, 与基于全部背景更新策略相比, 改进算法充分利用了颜色和纹理特征并加权更新背景信息, 具有更高的可靠性和鲁棒性, 具有更好的计算效率。     

基于改进颜色直方图映射的目标跟踪算法

关于视觉跟踪技术问题与电目标背景颜色相关,针对于运动目标易受到背景颜色的干扰,提出了一种基于改进直方图映射的目标跟踪算法,为了抑止模型中混有背景颜色的干扰,并能准确定位目标.依据初始的目标模型(前景),以及跟踪过程中搜索范围(背景)的颜色直方图按照一定的比例关系建立起目标概率灰度值索引表,将索引表映射到跟踪搜索窗口中,采用meanshift算法在生成的灰度图中快速定位目标位置.实验结果表明,改进的颜色直方图映射算法能够从根本上抑止模型的背景干扰,并且meanshift均值漂移算法能够准确的定位目标.     

基于均值漂移与卡尔曼滤波的目标跟踪算法

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,在目标受到干扰时容易跟踪失败,而Kalman滤波能够较为准确地预测目标的速度和位置。因此,提出了一种结合均值漂移与Kalman滤波的跟踪算法,使用Kalman滤波对目标运动速度和空间位置进行预测。根据干扰的不同情况,使用不同的比例因子将两算法的跟踪结果线性加权得到目标的最终位置。实验结果表明该算法是可行有效的。     

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.

     

基于自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征的均值漂移目标跟踪算法

针对以颜色特征建立概率模型的Mean Shift目标跟踪算法在光线变化时存在的缺陷,提出了一种融合 改进型纹理特征与HSV颜色特征的Mean Shift目标跟踪算法。首先,设计一种具有抗光性能的自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征算子,该算子利用Kirsch算子的8个方向模板所求的差值,并采用LBP模板均值作为自适应阈值,再按照旋转不变LBP原理提取局部纹理特征;其次,利用不同特征相似性系数间的关系作为加权准则来构建新的权重;最后,将其嵌入到Mean Shift算法中以实现目标跟踪。对比实验结果表明,本算法在光线变化场景中也具有良好的目标跟踪特性,广泛适用于光照变化和姿态变化等复杂场景下的目标跟踪领域。     

基于均值漂移的多目标被动连续跟踪算法研究

本文基于均值漂移方法设计了一种新的多目标被动连续跟踪算法.该算法分为两部分:先是对采集到的多目标图像进行预处理,包括灰度化、消噪和背景抑制三项工作,从根本上提高目标图像本身的质量;然后融合特征提取和目标检测步骤,利用均值漂移算法实现对多目标物体的检测与跟踪.仿真实验结果表明,与几种典型跟踪算法相比,应用基于均值漂移的算法后,多目标跟踪误差更小,其跟踪结果的平均偏差最大值仅为1.61 m,且跟踪响应耗时最大值仅为900 ms,证明其能够实现对运动目标的准确、可靠跟踪.     

空间相关背景加权直方图均值漂移目标跟踪

针对传统的基于直方图的均值漂移跟踪算法, 当目标出现于复杂跟踪条件时, 因无法显著区分颜色相近的目标或背景而导致跟踪失败的问题, 提出一种基于空间相关背景加权直方图的均值漂移跟踪算法, 并给出了推导过程. 实验结果表明, 该算法通过在目标模型中减少背景显著特征来增强目标定位, 能在遮挡、光照变化等复杂情况下实现有效的目标跟踪, 改善了传统均值漂移算法中模板不能及时更新等方面的局限性.

     

基于加权颜色直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪

结合粒子滤波技术,提出一种基于加权颜色直方图的彩色物体跟踪算法．将目标颜色直方图作为目标的颜色模型,同时考虑其大小及像素点的位置对颜色分布的影响,将颜色直方图进行加权处理,使模型对区域特征描述更加合理,利用巴特查理亚距离描述粒子与目标颜色模型的相似性,作为粒子更新权值的有力依据．目标颜色模型的合理建立使得算法的粒子需求量少,计算复杂度降低,利于实现实时跟踪．试验结果验证了该算法的有效性和实用性。     

基于加权直方图和均值漂移的实时跟踪算法

均值漂移算法在跟踪过程中没有有效利用跟踪目标的位置、运动方向等信息,当物体快速移动、旋转时,实时跟踪的目标极易丢失;均值漂移算法利用密度梯度估计跟踪目标,直方图足用来统计图像或图像的某个区域中每个灰度级或颜色级的分布情况的,依据颜色分布进行匹配具有较好的稳定性.跟踪目标的直方图受目标形状变化的影响较小,但通常直方图不包含任何的空间位置信息,加权直方图有效利用了窄间信息.提出了一种加权直方图和均值漂移算法相结合的快速实时跟踪算法.实验证明该算法具有速度快、鲁棒性、稳定的特点,基本达到了实时跟踪处理的要求.     

基于改进直方图映射和均值移位目标跟踪算法

提出了一种改进直方图映射和均值移位结合的目标跟踪算法，根据目标模型各成分直方图比例系数建立索引表，索引号为颜色值，索引内容为颜色对应的归一化目标模型直方图，在索引表中查询输入图像颜色值构建反映目标出现概率灰度图；均值移位算法在生成灰度图中快速定位目标位置。对比实验结果表明，改进的直方图映射算法从根本上抑止模型背景干扰，均值移位算法准确定位目标；系统能实时准确跟踪运动目标。     

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.     

基于目标分块多特征核稀疏表示的视觉跟踪

大多数现有的基于稀疏表示的跟踪器仅采用单个目标特征来描述感兴趣的目标,因而在处理各种复杂视频时不可避免会出现跟踪不稳定的情况。针对这个问题,提出一种基于多特征联合稀疏表示的粒子滤波跟踪算法。该算法的主要思想是对随时间不断更新的字典模板和抽样粒子的局部块依据其位置进行分类,用字典中所有类别块对抽样粒子的局部块进行稀疏表示,而仅用与字典中具有相同类别的局部块及表示系数进行重构,根据重构误差构建似然函数以确定最佳粒子（候选目标）,实现对目标的精确跟踪。该方法不仅实现了局部块的结构稀疏性,而且充分考虑了粒子之间的依赖关系,提高了跟踪精度。将算法进一步推广到采用基于核的多种特征描述,经混合范数约束并利用 KAPG （kernelizable accelerated proximal gradient ）方法求解联合特征的稀疏系数。定性和定量的实验结果均表明该算法在目标发生遮挡、旋转、尺度变化、快速运动、光照变化等各种复杂情况下,依然可以准确地跟踪目标。     

基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位方法

针对已有车牌定位算法在分辨率高、背景复杂图像上存在准确率下降的问题,提出了一种基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位算法。该定位算法分为两个阶段：首先利用结合了Canny和Sobel算法的改进边缘检测算法提取图像的垂直边缘,并结合滤波、投影等方法进行车牌粗定位;然后提取候选区域的颜色纹理直方图,与训练好的分类器进行匹配,实现车牌的精确定位。实验表明,该方法对于背景复杂、光照不均等情况均有良好的鲁棒性,在白天和晚上都能取得较好的定位效果。     

自适应HLBP纹理特征的Meanshift目标跟踪算法

结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(LBP)纹理特征的Meanshift跟踪算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法在背景复杂或背景简单的情况下都表现出了稳健而准确的跟踪特性,且在部分遮挡的情况下仍可以正确地跟踪目标。     

以颜色和形状直方图为线索的粒子滤波人脸跟踪

跟踪器的设计和跟踪线索的选择与表达是人脸跟踪中的两大关键因素,针对一般人脸跟踪算法中常用简单椭圆来描述人脸形状线索时易受背景干扰的缺点,以及视频目标跟踪中动态模型和观测模型的非线性非高斯特点,提出了一种以颜色和形状直方图为线索的粒子滤波人脸跟踪算法,该算法在粒子滤波基本框架之下,引入了一种新的用直方图来描述人脸形状的方法,并对其进行了改进,用来作为人脸跟踪的形状线索。同时,为了减轻背景干扰,提出了一种经验有效边缘的检测方法。实验表明,该跟踪方法不仅能有效地处理人脸旋转、背景中的肤色干扰和部分遮掩问题,并且能够在由于大面积遮掩等原因而丢失目标的情况下,及时有效地重新捕获已丢失的目标。