基于可变形部件模型的粒子滤波快速行人检测与跟踪

针对视频中的行人检测和跟踪问题,提出一种基于可变形部件模型的快速行人检测、改进粒子滤波的行人跟踪算法。在行人检测阶段,为了改善非刚体行人的检测精度,采用了混合多尺度可变形部件模型;同时为了加速行人底层特征的计算,采用了基于预测算法的快速特征金字塔计算行人特征,代替传统的计算图像特征金字塔的每一个尺度特征。在行人跟踪阶段,采用时变的状态空间模型和基于颜色梯度直方图的观测模型对检测到的行人进行跟踪。实验证明,改进的行人检测算法可以在性能损失忽略不计的条件下,大大提高检测速度,并且相对于传统的行人跟踪,改进的粒子滤波算法对行人这一非刚性目标能实现较好的跟踪。     

基于粒子滤波的双模图像融合自适应跟踪

针对视频跟踪中仅利用目标的单特征容易导致跟踪失败的问题,提出一种基于粒子滤波的可见光与红外序列图像相融合的自适应目标跟踪算法;该算法在粒子滤波跟踪算法框架下,根据单一信源运动目标序列图像的品质因子,利用自适应加权融合策略重构双模序列图像的特征选择机制,建立了基于自适应融合算法的系统观测概率模型和状态空间层次采样多特征融合跟踪算法,实现了对双模序列图像的融合以及对运动目标的稳健跟踪;跟踪试验结果表明,该算法可以有效实现对运动目标的稳健、准确跟踪。     

一种融合粒子滤波的多特征特定行人追踪方法

针对特定行人目标跟踪,提出了一种融合粒子滤波的多特征特定行人检测追踪方法。该方法借鉴空间金字塔匹配模型将行人在空间上进行划分,然后融合颜色特征和局部三值模式（LTP）纹理特征,提取目标行人各子区域信息,最后结合粒子滤波来综合判断目标行人的位置。实验结果显示,本文方法能够有效区分目标与背景,同时在目标行人被遮挡的情况下,算法能够有效跟踪。      

MB-LBP特征提取和粒子滤波相结合的运动目标检测与跟踪算法研究

在复杂环境下,由于行人密度大以及运动随机性,导致运动目标(行人)难以检测和跟踪,造成人员计数误差。提出一种MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Pattern)特征提取和粒子滤波相结合的运动目标检测与跟踪算法来解决此问题。该算法首先用AdaBoost提取MB-LBP特征训练生成分类器进行人头检测,并根据人头目标尺寸变化范围去除部分误检,然后用改进的粒子滤波算法预测跟踪多个运动目标,最后对跟踪的运动目标进行计数。实验结果表明,提出的算法能够对复杂环境下多个运动目标进行有效检测及跟踪,准确、快速地对视频帧中的人员进行计数。     

视频动态场景下运动物体的自适应跟踪算法

根据积分思想和粒子滤波理论,提出一种运动物体自适应跟踪算法。建立多特征的跟踪观测模型,采用积分策略对多个特征模型进行自适合融合和更新,通过观测似然度更新粒子滤波所需粒子数量及其分布,并在动态场景下对运动物体进行跟踪。实验结果表明,该算法相对于传统的跟踪算法在跟踪精度和实时性方面有所提高,具有较好的鲁棒性。     

矿井车载视频图像稳像算法研究

针对矿井车载摄像系统拍摄的视频因含有前景运动目标及高噪声造成的全局运动矢量估计误匹配率高、实时性较差等问题,提出了一种基于ORB特征匹配与改进粒子滤波的矿井车载视频图像稳像算法。在运动矢量估计阶段,采用ORB算法提取图像特征点;采用基于图像块的连续3帧间差分法,联合时空一致性准则快速剔除前景运动区域的特征点;结合前景标记区域,对特征点位置进行初次筛选,对保留下来的背景特征点进行配准;利用仿射变换模型实现帧间运动矢量的估计。在运动滤波阶段,采用基于估计窗的实时粒子滤波算法滤除抖动分量,获得补偿参数。实验结果表明,该算法有效避免了前景运动目标对稳像精度的影响,且具有较快的处理速度。     

基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法

针对传统行人跟踪算法得到运动轨迹与真实轨迹差异巨大的问题,提出一种基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法.该方法利用摄像机标定信息和图像帧信息建立行人的三维模型,解决图像中目标尺度的变化问题,并得到目标的真实运动轨迹.同时该方法利用双指数预测模型对粒子滤波算法进行优化,以解决短时遮挡问题,同时降低运算复杂度.实验表明,基于三维模型的粒子滤波行人跟踪算法能够较准确地建立行人三维模型,对比标准粒子滤波和KPF算法,能够对行人进行有效跟踪,对短时遮挡和尺度变化有较强的鲁棒性.     

自适应模型更新的多特征融合目标跟踪算法

针对目标在运动过程中存在遮挡、光照变化、背景因素等复杂情况下的跟踪问题,提出了一种多特征融合的跟踪算法;利用背景加权后的联合直方图来描述目标的灰度和纹理特征信息,提出一种多帧加权组合的模板更新策略,对模板特征分布进行自适应更新,基于当前粒子特征信息可信度加权设计了一种自适应特征融合观测模型,并结合到粒子滤波算法中,从而提高了跟踪算法的场景适应能力;实验结果表明;与基于单一特征的算法相比,该算法的适应性更强,能有效跟踪复杂场景下的运动目标.     

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。     

多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对跟踪过程中目标形态不断变化或部分遮挡导致鲁棒性差的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法.该算法从视觉特征集中选取了描述能力强的2种特征,并将其按照与目标模型的多尺度相似度进行线性融合;为了减小跟踪漂移,通过计算当前目标模型与初始目标模型的多尺度相似度自适应地更新目标模型.大量仿真实验结果表明,文中算法可以鲁棒地跟踪到部分遮挡和形态变化的运动目标.     

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。     

用于前车追踪的多特征融合粒子滤波算法改进

基于特征融合的粒子滤波算法可以将多个不同的特征进行融合,增强跟踪系统鲁棒性,但是现有的算法存在着特征显著性差,算法实时性不强以及融合策略不具备通用性的缺点。针对上述问题提出了一种适用于前车追踪系统的改进融合算法,采用增强边缘信息的SULBP新特征,并通过自适应降维方法提升特征提取的实时性;利用粒子集的分布状态设计自适应融合算法解决了融合策略的通用性问题。实验结果表明,所提出的多特征融合粒子滤波算法在跟踪性能和算法实时性上均有显著地提升。     

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。     

多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的实时性与鲁棒性,提出了一种基于多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法。该算法利用颜色和结构特征表示目标,将两者融合于粒子滤波的框架中,利用融合后的信息计算粒子的权值,以降低算法受目标形变及复杂环境的影响。同时,根据跟踪预测的准确程度动态计算跟踪所需的粒子数目,对采样粒子集进行自适应调整,以提高粒子质量,降低粒子数量,减少算法运算时间。实验结果表明,所提算法对于每帧图像的平均计算时间相对于传统混合跟踪算法缩短了将近一半,而且算法的鲁棒性较强。     

基于柔性特征优化的目标稳健跟踪

针对单一特征空间不足以对动态时变环境中跟踪目标进行准确表达的缺点,提出一种基于柔性加权特征的ParticleFilter目标跟踪算法。首先引入“陡峭因子”这一概念对不同特征的跟踪鉴别性能进行客观评估,然后参照当前不同特征的可跟踪性能以加权组合的方式自适应生成当前最优特征,最后将生成的最优特征嵌入到ParticleFilter跟踪构架中完成目标跟踪任务。该算法具备较高的柔性可对任意采用直方图表达的特征进行自适应融合。不同的视频序列实验表明该算法可动态地对异类特征进行有效融合,对复杂场景下的目标进行稳健跟踪。     

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。     

多特征重检测的相关滤波无人机视觉跟踪

无人机视觉跟踪是视觉跟踪未来应用的核心领域,其由于跟踪目标像幅较小、表 观不清且易受到无人机飞行姿态多变、飞行稳定性差等因素的影响而难以对目标进行鲁棒的跟 踪,特别是发生跟踪遮挡时,算法跟踪漂移后无法进行模型的更新。为提高无人机视频的跟踪 效果,提出一种多特征重检测跟踪方法。首先采用多特征融合的方式提高跟踪算法在无人机跟 踪特征的判别性。其次目标在出现遮挡时,扩大搜索区域,采用滑动窗口采样找到置信度最高 的目标区域并实现模型更新。通过一系列无人机视频实验结果表明,该算法在遇到遮挡问题时 具有较好的鲁棒性,能够提高无人机在目标跟踪过程中的准确性。     

自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法

在核相关滤波器跟踪算法中,为了减少背景相似物等杂波对跟踪器的干扰,以及解决不同跟踪结果置信度下的模型更新问题,提出了自适应尺度特征融合与模型更新的跟踪算法。通过多特征融合和尺度变化策略改进了多特征的尺度核相关滤波器,使用多峰检测对响应图的整体振荡程度进行判断,再对峰值进行跟踪结果置信度评估;在遮挡、形变等跟踪结果置信度低的情况下及时停止模型更新,在高置信度模型更新时,引入初始模型进行对齐操作,减少模型的更新误差,抑制模型漂移。比较核相关滤波器算法,本算法准确度较高,且在目标尺度变化、遮挡和形变时稳定性更好。在OTB-50数据集上的实验结果表明,该算法在精度和成功率上都比核相关滤波器算法表现更优。