基于多特征融合的均值偏移视频目标跟踪算法

为了有效地实现复杂环境下视频目标跟踪，在分析了基于颜色分布的均值偏移跟踪算法的基础上，提出了一种联合空间信息的改进均值偏移算法，此算法是将目标空间位置预测与均值偏移算法定位结果通过加权得到最终目标位置，实验表明，改进算法将目标颜色分布与目标空间运动信息相结合，保证了跟踪效果的稳定性和鲁棒性．     

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。     

基于CamShift的目标跟踪算法

CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标.     

基于特征融合的改进LCT跟踪算法

为解决LCT算法在目标形变与快速移动情况下跟踪效果差的问题,提出一种基于特征融合的跟踪算法。在梯度方向直方图特征相关滤波的基础上,提取目标与背景颜色直方图特征,得到颜色特征的目标预测位置。在此基础上,根据跟踪置信度确定特征融合权重,综合考虑梯度特征与颜色特征得到跟踪结果。实验结果证明,与LCT算法相比,该算法的距离精度和重叠精度分别提高了11.5%和21.2%,平均中心位置误差减少了15.3像素。     

联合多特征的自动CamShift跟踪算法

针对CamShift跟踪算法仅采用颜色作特征,易发生跟踪错误等问题,提出了一种基于特征融合的算法。采用改进的背景差分法自动检测目标,目标模型联合了颜色和梯度方向特征,并对特征的可信度进行加权处理,有效解决了CamShift算法在有颜色相近的干扰目标存在情况下跟踪可能失效的问题。实验表明,该算法提高了跟踪的准确性和稳健性。     

基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪*

为提高运动目标检测与跟踪的可靠性,提出了一种基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪算法。该算法建立可自动调节分布数目的高斯混合背景模型,通过背景减除获取前景图像;利用目标相邻帧的连续性分割运动目标;在此基础上将传统的颜色直方图模型进行改进,提高目标颜色分布的可信度,进而根据目标的位置、大小和颜色构造运动目标全局匹配相似度函数,实时完成运动目标检测与跟踪。利用大量的监控视频数据进行验证,结果表明,与传统的检测跟踪算法相比,该算法减少了计算量,提高了复杂背景情况下运动目标检测与跟踪的可靠性。     

一种改进的Mean Shift跟踪算法

本文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标颜色分布的缺点, 提出了一种改进算法. 该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析, 根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换自适应地剖分目标的颜色空间从而确定对应于每一聚类的子空间. 在此基础上定义了一种新的颜色模型, 该模型统计落入每一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布, 并推导了一种相似性度量来比较目标和候选目标的颜色模型之间的相似程度. 最后基于该颜色模型提出了改进算法. 实验表明, 基于该颜色模型的改进算法比经典的Mean Shift算法具有更好的性能, 而跟踪时间与经典算法大致相同.     

光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法

针对原始Mean Shift算法易受光照强度影响及跟踪窗口不随目标尺度自适应变化的问题,提出了一种光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法。该算法将颜色特征与光照不变性特征局部二值模式结合起来共同表征人脸,增强了复杂背景下目标的跟踪性能,利用矩特征和巴氏系数估计目标的真实尺度,提高了人脸发生较大形变时的适应能力。实验结果表明,提出的算法比传统的基于颜色直方图的Mean Shift算法具有更准确的跟踪结果。     

基于特征匹配滤波的自适应模板跟踪算法

针对头部目标跟踪的应用背景,在Mean Shift的框架下提出一种基于特征匹配滤波的自适应模板更新策略。该方法根据被跟踪目标在不同状态下所呈现出颜色的统计特征信息,采用颜色空间核密度估计匹配滤波的方法,对模板中局部区域像素的更新作出决策。实验结果表明,该算法有效解决了因头部旋转以及物体遮挡而导致模板不匹配的问题,实现了头部的连续跟踪,取得了很好的跟踪效果,提高了跟踪算法的整体稳定性和鲁棒性。     

基于改进Mean-Shift的颜色直方图地板块跟踪算法

针对传统Mean-Shift算法中密度估计在速度、光线等因素影响下存在丢失目标的缺陷,在Mean-Shift算法基本原理的基础上,提出一种目标颜色直方图和Mean-Shift迭代算法相结合的跟踪方法.将该算法应用于地板块跟踪领域,研究了在遮挡物以及光线影响下该算法的可行性和跟踪效果.仿真和实验结果表明,该算法兼备跟踪快速、识别准确、稳定性好等优点,优于传统的Lucas-Kanade算法、Camshift算法,为地板块跟踪算法的研究提供了一个新的思路.     

类肤色背景下的人脸追踪改进算法

针对人脸追踪过程中,基于目标色彩特征的CamShift(continuously adaptive mean-shift)算法受类肤色背景干扰所导致的搜索框偏移及尺寸异常问题,提出了一种结合肤色分割及追踪监测机制的人脸追踪改进算法。在YCbCr色彩空间的Cb、Cr分量内采用非参数肤色分割模型及SVM(support vector machines)构建特定于当前视频序列的联合肤色分割模型,以由粗至细的方式去除视频帧中类肤色背景。随后,在Cr分量内构建CamShift算法色彩直方图并进行人脸追踪。考虑在追踪过程中,当场景或光照强度改变时易出现的联合肤色分割模型及CamShift算法色彩直方图失效问题,采用拉依达准则（pauta criterion）判断追踪窗口内Cr分量均值的异常,当监测到异常值时即判定当前视频帧人脸追踪失败,使用Adaboost(adaptive boosting)算法构建的人脸检测器进行人脸复检并重构CamShift算法色彩直方图及联合肤色分割模型。在OTB-2015目标追踪数据集中进行测试,实验结果表明,所提算法在类肤色背景下相比原始CamShift算法对人脸目标的...     

基于颜色-纹理特征的目标跟踪

针对传统的基于颜色特征目标跟踪算法在一些复杂场景中存在的跟踪不稳定性,提出一种基于颜色 纹理特征的目标跟踪算法;在传统的基于颜色Mean shift的目标跟踪算法中加入纹理特征,在提取目标颜色特征的同时提取目标的纹理特征,并且采取串接原则,在搜索目标新位置时仍然沿用传统的基于颜色的均值漂移跟踪算法,但在每一次迭代过程搜寻目标最佳的位置点即特征相似最大的区域时,利用纹理特征来实现,并且采用八邻域搜索法（候选区域周围扩大八个大小相等的区域）来解决部分遮挡的问题。通过对比实验表明,该算法在复杂场景中表现出的实时性和鲁棒性较好。关键词：     

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。     

Fast and effective color-based object tracking by boosted color distribution

In this paper, we propose a novel tracking algorithm, boosted color distribution (BCD), for tracking color objects. There exist three contributions in this paper. First, we propose a novel online gentle boost (OGB) algorithm for online learning. The essential idea of OGB is composed of two aspects: online updating candidate weak classifiers, and then choosing and combining them in a boosting way. Second, we design a novel weak classifier, log color feature distribution ratio, which focuses on the difference of color distributions rather than individual samples and provides a simple yet effective manner of mining color features for object tracking. Third, by combining our OGB algorithm and our log color features, we develop a fast yet effective color-based object tracking algorithm. Numerous experiments demonstrate that our tracking algorithm is better than or not worse than some state-of-the-art tracking algorithms on some public sequences.Overall, this paper presents a novel BCD algorithm for color object tracking that achieves good results at a fast speed.     

基于改进Mean Shift和SURF的目标跟踪

传统颜色直方图的Mean Shift（MS）算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近或目标对象发生光照变化时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种融合改进MS和SURF的跟踪算法。改进的MS算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象的分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数,获得初步的跟踪结果;采用SURF特征匹配和校正的方法对其初步跟踪结果进行调整;采用线性加权的方法融合改进的MS和SURF跟踪结果,得出最终的跟踪结果。实验表明,提出的融合改进MS和SURF的跟踪算法,比传统的MS算法和固定分块的MS算法都具有更好的跟踪性能。     

基于多特征融合的Camshift结合Kalman预测的实时性视觉跟踪算法研究

根据传统CamShift算法的研究,由于它仅采用颜色作为特征,容易产生错误跟踪,本文提出了一种基于多特征融合的camshift结合kalman预测的实时性视觉跟踪算法,采用颜色直方图与灰度梯度直方图,进行加权处理,有效解决背景干扰,实时性跟踪的问题,实验表明本文算法可以实时性跟踪并且在迭代次数上有所下降,提高了跟踪的准确性和效率.     

基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法

针对传统的Camshift算法在跟踪时需要手动定位目标,在颜色干扰、遮挡等复杂背景中容易跟丢目标的问题,提出了一种基于Camshift和Kalman滤波的自动跟踪算法。首先利用帧间差分法和Canny边缘检测法分割出运动目标的完整区域,然后用提取出的目标区域初始化Camshift算法的初始搜索窗口,从而实现了目标的自动跟踪。当背景中存在相似颜色干扰或者目标被严重遮挡时,采用Kalman滤波与Camshift算法相结合的改进算法进行跟踪。实验结果表明,本文改进算法在目标被严重遮挡、颜色干扰等情况下仍能有效、稳健地跟踪。     

改进的CamShift人脸跟踪算法

经典CamShift算法在用于人脸跟踪时,遇到场景中有大面积类肤色区域出现的情况容易产生跟踪失误。针对该问题,提出在CamShift中融入模板匹配的改进算法。以颜色概率分布图中模板匹配是否成功作为CamShift算法迭代终止的条件,解决跟踪过程中的类肤色干扰问题。实验结果证明了该方法的有效性。     

改进的抗遮挡MeanShift目标跟踪算法

传统MeanShift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征,直方图中往往会混入背景颜色信息,造成跟踪不准确;同时由于MeanShift算法具有局部最优性,当目标受到严重遮挡丢失后,不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题,在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征,减少背景颜色的干扰,提高MeanShift算法跟踪精度;当目标受到严重遮挡丢失后,通过一种尺度变化调整机制,在全局范围内搜索目标位置,提高MeanShift算法抗遮挡能力。实验显示,改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高,而且当目标受到严重遮挡丢失后,也能够对目标重新定位跟踪。     

基于时间一致性局部颜色特征的无纹理3D物体实时跟踪

针对无纹理3D物体跟踪算法在复杂背景和运动模糊的情况下容易跟踪失败、跟踪速度难以达到强实时等问题,提出一种基于时间一致性局部颜色特征的3D物体实时跟踪算法.首先在物体3D模型投影轮廓法向搜索线上计算像素颜色的加权均值作为局部颜色特征,增强颜色特征在复杂环境中的表征能力,并对局部颜色特征进行时间一致性更新,剔除前景背景颜色相似的局部颜色特征,以避免相似前景背景颜色导致的跟踪失败;然后定义基于局部颜色特征的能量函数,并推导该能量函数的解析导函数;最后改进了优化物体姿态的高斯牛顿法,通过添加阻尼参数防止姿态优化陷入局部极值,提高姿态估计精度和跟踪速度.实验使用7组测试视频验证文中算法,结果表明,该算法能更有效地克服复杂背景和运动模糊的干扰,在未使用并行计算的前提下可实现强实时跟踪.