基于CamShift和Kalman组合的改进目标跟踪算法

针对应用CamShift算法进行目标跟踪过程中,当目标被严重遮挡、目标被与目标颜色相近的背景干扰时易丢失跟踪目标的问题,提出了一种基于CamShift和Kalman滤波组合的改进跟踪算法;为克服目标因严重遮挡而丢失的缺陷,利用自适应算法改进了传统的CamShift算法,扩大了搜索窗口,使运动目标位于搜索窗口内;为解决目标因颜色相近背景干扰而丢失的问题,改善跟踪准确率,利用卡尔曼滤波预测目标运动空间位置,作为下一帧搜索窗口的质心坐标;基于上述改进,利用C++语言,研发了改进的CamShift目标跟踪软件模块,给出了该模块的算法流程;实验结果表明,改进后的目标跟踪算法能有效地克服传统CamShift算法的缺陷,大大提高运动目标跟踪的准确性;所提的算法可以应用于运动小车跟踪,人脸识别等领域。     

抗遮挡与尺度自适应的改进KCF跟踪算法

核相关滤波(kernel correlation filter,KCF)目标跟踪算法在目标发生尺度变化或受长时间遮挡时无法实现准确跟踪.对此,提出一种融合窗口滤波的抗遮挡尺度自适应的目标跟踪算法.首先,利用快速尺度估计对跟踪目标进行尺度变换;然后,当检测到目标受到遮挡时停止对分类器模型的更新,融合加权窗口滤波器对目标位...     

机动目标预测跟踪方法研究

在目标被遮挡条件下的自动预测跟踪中,研究了跟踪机动目标过程中的角位置自适应卡尔曼预测算法。针对估计与预算中出现的发散现象,推导了导引头框架角位置预测方法。建立了目标遮挡预测跟踪测试系统,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试改进的自适应位置预测算法在典型测试条件下的有效性和准确程度。实验结果表明:当目标进入遮挡区域时,改进的自适应位置预测算法能够有效地实现预测跟踪,保证目标退出遮挡时能够顺利重新捕获和跟踪。     

一种结合肤色特征的人脸跟踪算法

将CAMSHIFT算法用于人脸跟踪时,当跟踪目标被其它人脸遮挡时会发生跟踪失败,针对这一不足,提出一种结合肤色区域特征的连续自适应均值移动算法(SCCAMSHIFT):提取目标的肤色区域作为已知特征,通过跟踪窗口的变化来判断遮挡的发生,并在遮挡发生后利用已知特征来寻找丢失的目标.实验结果表明,SCCAMSHIFT算法能够较好的解决跟踪过程中类肤色物体的遮挡问题.     

基于尺度自适应均值偏移优化的TLD跟踪算法

为解决目标在形变、遮挡和快速运动时所导致的跟踪失败,在经典TLD算法的框架下,使用尺度自适应均值偏移算法重新设计跟踪器,提出了MS-TLD算法.通过引入颜色直方图特征和尺度自适应,跟踪器能准确跟踪形变和快速运动的目标.设计跟踪-检测反馈机制,通过跟踪器和检测器相互校正,使新算法在目标被遮挡时具有很好的跟踪鲁棒性.采用TB-50标准测试集进行了实验验证与评测,结果表明所提出算法有效克服了由于目标形变、遮挡和快速运动以及背景干扰所导致的跟踪失败,比TLD等4种经典算法具有更好的跟踪准确性和鲁棒性.     

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。     

适用于遮挡问题的目标跟踪算法

提出一种基于网格模型的目标跟踪算法．该算法首先进行遮挡区域检测，然后进行网格结点的运动估计和网格更新过程完成目标的多帧跟踪．改进的遮挡区域检测算法有效地提高了检测准确度，从而确保遮挡区域的准确跟踪；网格结点的运动估计是通过特征窗口运动补偿匹配完成，可以有效地克服块效应．实验证明，该算法解决了二维运动估计时网格模型在遮挡区域存在的问题，并可以有效地进行目标准确跟踪．     

基于改进Mean-Shift与自适应Kalman滤波的视频目标跟踪

提出一种改进的Mean-Shift和自适应Kalman滤波器相结合的视频运动目标跟踪算法。对选定的跟踪目标,采用三帧差和区域增长法分割目标并得到主颜色信息。在跟踪过程中,利用自适应的Kalman滤波器估计每一帧的起始迭代位置,再利用改进的Mean-Shift算法得到跟踪位置并作为测量值反馈给自适应Kalman滤波器,并引入遮挡率因子以自适应地调节Kalman估计参数。实验结果表明,该算法能对视频中的运动目标实现检测和连续跟踪,对遮挡也有较好的鲁棒性。     

方位角预测目标跟踪系统的研究

为了实现目标被遮挡条件下的自动预测跟踪,研究了跟踪机动目标过程中的自适应卡尔曼预测算法,建立了目标遮挡预测跟踪测试系统;首先,根据算法推导了导引头方位角位置预测方法,接着,测试对比了自适应预测算法采样周期对预测精度的影响,最后,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试自适应算法在典型测试条件下的有效性和准确程度;实验结果表明:目标被遮挡时,预测角增量指令相比图像角增量跟踪指令降低67%;仅需要导引头框架的角位置数据,无须脱靶量数据和弹目距离,满足遮挡条件下目标预测跟踪的功能要求。     

序列图形中运动点目标实时跟踪算法

本文提出一种用于图象序列中跟踪运动点目标实时跟踪算法。文中在分析了图象序列中点目标运动特征及跟踪搜索窗口启发函数之后，讨论了基于点目标运动特征的具有自适应搜索窗口的点目标实时跟踪算法。对该算法的实验结果表明，此算法可稳定跟踪运动点目标，并满足实时性的要求。     

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。     

均值漂移目标跟踪的两级窗宽更新算法

目标尺度发生较大变化时,固定窗宽的均值漂移(Mean shift)目标跟踪算法不能进行有效跟踪。为此,提出一种两级更新的自适应窗宽计算方法。采用Mean shift跟踪算法对目标中心进行初次定位,并确定窗宽的大小,设置感兴趣区域,结合已建立的背景模型,在感兴趣区域内利用背景减除技术二次确定目标的中心及窗宽大小,通过比较2次目标区域与目标模型之间的Bhattacharyya系数,选择系数较大的区域作为最终跟踪窗口。实验结果表明,该方法能够对尺度变化明显的运动目标自适应确定跟踪窗宽,并减小传统Mean shift跟踪方法背景目标颜色对目标特征提取的影响。     

基于局部模型匹配的目标轮廓跟踪

在复杂背景下,传统轮廓跟踪方法会发生漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种基于局部模型匹配（LMM）的目标轮廓跟踪算法。利用超像素技术结合EMD相似性度量构建局部特征模型,从而进行局部模型匹配。结合粒子滤波的Snake模型作提取目标轮廓,实现目标轮廓精确跟踪。实验结果表明,该算法在目标形变、部分遮挡、复杂背景等条件下均具有较高的跟踪成功率。与多种目标轮廓跟踪算法进行对比,该算法具有较高的准确性和鲁棒性。     

2DPCA与稀疏表示模型的运动目标跟踪法

为了提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题,提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数,减少计算复杂度,采用粒子滤波算法跟踪序列图像中的运动目标,采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其他运动目标跟踪算法,该算法可以更准确跟踪视频图像中的运动目标,并对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题,具有明显的优势。     

基于局部直方图的多区域目标跟踪算法

为克服光照变化和目标遮挡对运动目标跟踪的影响,提出了一种基于改进的局部敏感直方图的多区域目标跟踪算法。改进了局部敏感直方图并设计了快速算法;将改进的局部敏感直方图作为多区域跟踪算法中的目标建模方式,提高目标建模的准确性且降低提取目标特征的计算复杂度;针对多区域跟踪算法中融合各个区域块的特征相似值的需要,采用基于统计排序和最小二乘估计的参数估计方法计算整个目标块与模板的相似度。实验结果表明该算法能有效应对目标跟踪过程中光照变化、目标形变与遮挡的干扰,实现实时鲁棒的目标跟踪。     

基于Mean Shift算法和NMI特征的目标跟踪算法研究

针对传统Mean shift跟踪算法对空中运动目标跟踪效果不理想的问题, 提出了基于Mean shift算法和归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征的目标跟踪算法. 算法中引入了目标NMI特征, 建立了基于虚警概率最小原则和相似度二级判决门限的跟踪策略, 对目标模型进行更新. 同时利用卡尔曼滤波, 在目标被遮挡后进行估计预测. 实验表明该算法在空中运动目标存在较大形变、被遮挡等情况下, 能够进行实时、稳定跟踪.     

非连续轨迹下的公路车辆智能跟踪技术研究

针对运动车辆轨迹跟踪控制中的遮挡问题,研究创新地提出以SVM分类检测器优化STAPLE跟踪算法,以保证在目标退出遮挡时可以重新搜索并定位目标;同时对颜色特征直方图、HOG算法进行了改进,以提高算法特征提取效率;最后选择VOT2016国际标准序列集对优化后的STAPLE跟踪算法进行验证;研究结果显示,改进STAPLE算法能在目标退出遮挡后更为快速地重新捕捉目标位置;改进算法对目标中心的跟踪精度达到了0.81,对目标框的跟踪精度达到了0.89;在目标进入遮挡状态时,改进算法的跟踪精度最高;这次研究提出的STAPLE优化算法表现出较好的跟踪效果,其面对长时遮挡的跟踪能力具有较高的应用价值。     

视频图像活动轮廓目标检测跟踪研究

研究视频图像目标跟踪定位精确度问题。由于在图像中通常会发生缩放,造成图像目标模糊不清。传统的目标跟踪算法该类算法仅以目标发生平移运动为假设前提,图像质量差。为解决上述问题,提出了一种活动轮廓目标跟踪定位检测算法。首先选择合适的滑窗,采用减背景法来确定视频对象的运动区域,采用卡尔曼形态滤波来消除残余的噪声,然后针对目标在活动轮廓局部内具有较高灰度值的特征,通过自适应阈值来判别滑窗中心位置是否存在目标。当滑窗遍历整幅图像后,就可以得到目标的定位结果。仿真结果表明,改进算法不仅能够消除差分图像中的显露背景,从而得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪,具有一定的实际应用价值。