基于卷积神经网络的响应自适应跟踪

针对目标跟踪中的遮挡、旋转、快速运动、形变等问题,本文提出基于卷积神经网络的响应自适应跟踪算法。首先,通过卷积神经网络提取目标的多层卷积特征,利用粒子滤波算法获取目标的多模板响应图,自适应学习目标的期望响应;然后通过构造目标函数的对偶形式解决多模板联合优化问题,计算多模板情况下每层卷积特征的最优滤波参数;最后通过相关滤波算法计算多层滤波响应,通过响应加权融合的方式计算最终响应图,以此估计目标位置。本文利用OTB-2013数据集中的方法测试我们提出的算法,实验表明该算法的整体成功率和精确度为0.884和0.915。本文算法在距离准确度、成功率和平均跟踪误差方面均优于传统的相关滤波跟踪算法,有一定研究价值。     

基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法北大核心CSCD

针对视觉目标跟踪算法中存在的快速运动、尺度变化、形变和遮挡问题,提出基于图像签名算法的视觉目标跟踪算法。该算法以相关滤波算法为基础,通过多种特征构建目标的外观模型,提高了算法的跟踪精确度和稳健性;为了解决严重遮挡情况下的目标重定位问题,利用图像签名算法计算图像的稀疏显著性区域,获取候选目标的位置,通过分类器对候选目标进行重排名,实现目标重定位;采用尺度池策略和自适应模板更新策略,解决跟踪中的尺度变化问题和跟踪漂移问题。利用标准数据集测试所提算法的性能,结果表明,所提算法在跟踪成功率和精确度上均优于传统的相关滤波算法,能较好地解决快速运动、尺度变化、形变和遮挡情况下的目标跟踪问题。     

基于候选区域检测的核相关目标跟踪算法

近年来,核相关滤波算法在目标跟踪领域应用广泛,表现出了非常优异的性能,但是核相关滤波类算法本质上属于模板匹配算法,并且缺乏跟踪失败恢复机制,在快速运动和快速形变情况下跟踪效果较差.针对以上问题,本文提出一种结合了核相关滤波跟踪算法和目标候选区域检测的跟踪算法,来改善核相关滤波跟踪算法的性能.算法主要设计了一种跟踪失败恢复机制,通过比较目标响应强度与经验阈值的大小,判断跟踪目标是否跟丢,当目标跟踪失败时,采用候选区域检测算法,在目标周围区域提取不同的检测图像块,确定目标在当前帧的最佳位置;然后,使用核相关滤波算法得到目标的精确位置,继续跟踪.此外,算法在跟踪模块中加入了颜色特征与梯度特征的自适应融合,进一步增强了算法的整体跟踪性能.实验结果证明,所提出算法在精确度和成功率上都表现出高效的性能,并且在快速运动和快速形变情况下跟踪性能要优于其余算法.     

自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法

针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题 ,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模 型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区 域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋转不变鲁棒特征(BRISK)描述子对目标区域 进行特征点检测 与描述,通过特征点二次匹配,获取模糊图像中目标的位置。其次,判断当前图像清晰度, 若图像清晰度 高于一定水平,则利用传统的核相关滤波(KCF)算法预测目标位置,并通过比较不同尺度下 的目标响应峰值, 得出目标的最佳尺度;否则,利用抗模糊特征检测与匹配模型获取目标位置。最后,在OTB -2015数据集 中测试算法性能,本文所提算法的精确度为85.2%,比传统的KCF算法 提高17.4%;成功率为77.8%,比 传统的KCF算法提高23%。实验结果表明,所提算法在跟踪过程中可自 适应地改变跟踪框的大小,并且可对模糊图像中的目标进行有效跟踪。     

位置-尺度异空间协调的多特征选择相关滤波目标跟踪算法

针对传统相关滤波跟踪算法在目标发生尺度变化和遮挡时容易导致跟踪失败的问题,本文提出位置-尺度异空间协调的多特征选择相关滤波目标跟踪算法。首先,提取目标区域的快速方向梯度直方图特征、颜色空间特征和灰度特征,特征间的不同组合方式构成特征池以加强滤波器的判别性能,将组合得到的特征分别进行相关滤波跟踪;其次,依据每种特征响应的鲁棒性得分,选择分数最高的响应图最大值预测目标位置;然后,转换坐标至对数极坐标中,使用相位相关滤波器进行目标尺度估计;最后,设计一种高置信度模型策略更新模板。在标准数据集TB-50和OTB-2015上的实验结果表明,本文提出的算法在目标发生尺度变化、遮挡、旋转、出视野和背景杂乱等情况下,仍具有较好的跟踪有效性。      

多特征融合的多模板协同相关跟踪

针对目标跟踪中的目标尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题,本文提出多特征融合的协同相关跟踪算法。首先,本文用多种特征构建目标外观模型,提高目标模型的鲁棒性,增强跟踪的抗形变能力和抗光照变化能力。然后,利用定点优化策略,解决多模板滤波优化问题,获得最佳滤波参数,通过多模板相关滤波算法估计目标位置,利用改进的尺度池方法解决目标尺度变化问题。最后,利用目标置信度判别跟踪目标是否发生遮挡,当目标发生遮挡时,利用CUR滤波模块重新检测目标,解决遮挡情况下跟踪任务。本文利用OTB-2013数据集中的方法测试本文算法,实验表明本文算法的整体成功率和精确度为0.622和0.830,本文算法在目标发生尺度变化、遮挡、光照变化、相似目标混淆等问题情况下,能准确、可靠地跟踪目标,具有一定研究价值。     

基于自适应响应融合的相关滤波红外目标跟踪

红外目标跟踪在军事和民用视频监控领域有重要的研究意义,但受热成像原理限制,红外目标分辨率低、对比度低、纹理信息缺失。针对红外目标特征信息量少导致跟踪性能较低的问题,提出一种基于自适应响应融合的相关滤波跟踪算法。该算法基于连续卷积运算的相关滤波跟踪框架,通过构造视觉显著性特征来增强目标外观描述,并结合对冲决策理论对由不同特征计算得到的多个滤波响应进行自适应融合,最终根据融合响应预测目标中心位置。此外,通过尺度滤波器来实现目标的尺度预测,得到完整的跟踪结果。在公开的红外视频数据集VOT-TIR2016进行测试,实验结果表明:与同类算法相比,该算法表现出更高的跟踪精确度和鲁棒性。     

结合时空上下文信息的相关滤波目标跟踪方法

针对繁杂环境下目标跟踪稳定性差且易受到遮挡发生漂移的问题,提出一种结合时空上下文信息的相关滤波目标跟踪方法。该算法首先从目标和背景区域提取方向梯度直方图特征和颜色直方图特征,加权融合两种特征的相关滤波响应,建立相关滤波跟踪模型;然后利用目标的背景梯度直方图特征,基于贝叶斯框架通过最大化似然函数得到时空上下文辅助模型;最后自适应融合两种模型响应,得到目标估计位置并采用尺度估计方法解决目标尺度变化问题。在OTB-2013公开标准测试集上与基于相关滤波的运动目标跟踪方法进行了实验对比。结果表明,该算法的平均距离精度值和平均重叠精度值都优于其他算法,能够有效缓解跟踪目标由于遮挡、尺度变化、光照等因素造成的跟踪漂移状况的发生。     

快速尺度支持相关滤波跟踪

针对传统相关滤波跟踪算法在遮挡、出视野、形变、背景杂乱等挑战场景中容易出现跟踪失败的问题,本文提出快速尺度支持相关滤波跟踪算法。首先,利用循环样本构造支持相关滤波器,并将跟踪问题视为支持相关滤波器的学习问题;然后,利用离散傅里叶变换与迭代优化策略解决了支持相关滤波器的学习问题,极大地降低了算法复杂度;同时,利用对数极坐标变换将目标尺度估计问题转换为对数极坐标下的位移变化,实现了目标尺度的自适应;最后,采用自适应模板更新策略,解决了遮挡情况的模板漂移问题。利用标准数据集测试对本文算法性能进行评估,结果表明:所提算法精确度为0.964,成功率为0.892,均优于传统的相关滤波跟踪算法,可以较好地解决形变、遮挡、出视野、背景杂乱等情况下的目标跟踪问题。     

基于自适应的核相关滤波的目标跟踪算法

针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标发生尺度变化和严重遮挡的情况下跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应的核相关滤波的目标跟踪算法。该算法运用了尺度估计策略,使跟踪框自适应,用多项式核函数来减少计算量,采用了FHog目标特征代替原来的Hog特征,获取更多的目标特征信息。实验采用OTB-2013评估基准的50组视频序列进行测试,并与其他31种跟踪算法进行对比,测试所提算法的有效性。实验结果表明:所提算法成功率为0.549,精确度为0.736,排名第一,与KCF算法相比,分别提高了3.8%和1.0%。该算法在目标发生尺度变化、严重遮挡等复杂情况下,均具有较强的稳健性和鲁棒性。     

基于多模板的深度核相关滤波跟踪

针对跟踪过程中出现的遮挡、尺度变化、光照变化等问题,文章基于多模板提出深度核相关滤波算法。首先,多模板算法选取最佳滤波参数优化分类器训练样本的能力,多特征算法利用多种特征优化目标外观模型提高了跟踪过程的鲁棒性;其次,利用深度图信息计算跟踪过程中目标重叠率,判断目标的遮挡情况,遮挡时重新定义目标搜索区域,并判断是否重新跟踪目标,降低遮挡情况下的算法漂移问题;最后,根据目标遮挡情况判断是否更新分类器参数和目标外观模型,提高模板更新的可靠性。利用Princeton数据库测试算法,成功率和精度分别达到85.1和98.6,比第二名算法分别提高了7.04%和4.67%。实验从成功率、精确度方面说明基于多模板的深度核相关滤波算法优于传统算法,有一定研究价值。     

各向异性核函数均值漂移目标跟踪算法研究

针对传统均值漂移算法利用固定核或对称核函数进行目标跟踪时出现目标跟踪丢失或跟踪失败的问题,提出了基于各向异性核函数的自适应带宽均值漂移目标跟踪算法,以提高目标跟踪的准确性、实时性.在符号距离核函数的基础上引入符号距离约束函数,构成各向异性核函数,满足目标外部的区域函数值为零,为目标跟踪提供准确的跟踪窗.依据基于各向异性核函数的均值漂移应用到目标跟踪中需满足跟踪窗内的样本点到中心点的向量权重之和为0的思想,计算各向异性核函数模板的均值漂移窗口中心.利用相似度阈值对前后两帧目标模板的变化情况进行限制,实现各向异性核函数模板的自适应更新及目标的准确实时跟踪.实验结果表明所提出算法的准确性和实时性较高.     

基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪

针对传统核相关滤波视觉目标跟踪算法在快速运动、背景杂波、运动模糊等情况下跟踪精度低且不能处理尺度变化的问题,提出了一种基于上下文感知和尺度自适应的实时目标跟踪算法.该算法在核相关滤波算法框架的基础上,引入了上下文感知和尺度自适应方法,增加了背景信息且能够处理目标的尺度变化.首先,利用融合了fHOG(fusion his...     

采用自适应模糊优化的目标跟踪加速方案

目标跟踪作为计算机视觉的重要方向之一,在自动驾驶、安防监控等方面有着广泛的应用,但是目标跟踪算法还无法有效地运行在嵌入式设备上。针对目标跟踪算法计算量大、复杂度高,难以部署在资源受限的嵌入式设备的问题,提出了一种基于相关滤波目标跟踪的加速方案。首先采用自适应模糊算法优化了跟踪算法整体运算量,它可以根据目标跟踪框的尺寸判定是否降低图像质量。其次采用了跟踪响应结果的峰值旁瓣比与平均相关能量比判据来评估跟踪结果的可信度,从而实现跟踪模型的自适应更新以及目标位置的重搜索。最后基于FPGA并行实现相关运算和跟踪检测器训练阶段的矩阵相乘运算,以提升算法实时能效性。所提出的加速算法基于PYNQ-Z2进行硬件测试,并在OTB-2015跟踪数据集上进行验证,该算法的跟踪精度与跟踪实时性分别为65.8%,17.28 frame/s,相比于原始算法,跟踪精度、跟踪实时分别提高了9.12%、703.7%。     

基于容积卡尔曼滤波的自适应IMM算法

在目标跟踪中,针对无迹卡尔曼滤波在高维状态下容易出现滤波精度下降甚至发散的问题,提出了一种自适应交互式多模型容积卡尔曼滤波算法。首先,将容积卡尔曼滤波引入到交互式多模型算法中,提高了算法在高维非线性情况下的滤波精度。然后,结合马尔科夫参数自适应思想,在模型概率更新阶段,利用后验信息修正马尔科夫概率转移矩阵,增大匹配模型的转移概率,进一步提高模型之间的切换速度。最后,在目标跟踪仿真中利用"当前"统计模型对算法进行验证,实验结果证明了算法的有效性。     

基于双步相关滤波的目标跟踪算法

针对目标跟踪中因目标遮挡、目标出视野导致的跟踪失败问题,为提高相关滤波目标跟踪算法的鲁棒性,提出了一种基于双步相关滤波的目标跟踪算法。首先根据方向梯度直方图特征不同单元大小目标表征的特点,提出双步相关滤波目标跟踪框架,在提高目标跟踪精度的同时保证了跟踪速度;然后融合多种目标特征,来获得目标更加全面的特征表征,以提高目标跟踪的鲁棒性;最后提出基于目标跟踪置信度指标的目标模板自适应更新策略,来解决目标遮挡时目标模板被污染的问题。实验在OTB100标准目标跟踪数据集上进行验证,通过与其他跟踪算法进行比较结果表明,该算法与其中最优跟踪算法相比,目标跟踪精度提升6.0%,目标跟踪成功率提升5.5%,平均跟踪速度为27.4 fps,保证了目标跟踪的实时性。实际目标跟踪应用中,在目标严重遮挡等情况下,该算法仍然可以对目标进行稳定精确地跟踪。     

基于关键区域特征匹配的视觉跟踪算法

针对视觉跟踪中目标表观的复杂变化问题,提出了一种基于关键区域特征匹配的鲁棒跟踪算法.首先对目标模板进行初始化并通过滤波预测得到目标候选;然后采用自适应标记分水岭算法对目标模板和目标候选进行分割以提取关键区域,并利用像素的空间和频率分布特性对关键区域进行多重特征描述;最后通过关键区域的特征匹配得到目标模板与目标候选的匹配关系,由此确定最终跟踪结果并进行模板更新.对目标发生尺度、遮挡、旋转、光照、姿态、复杂背景以及运动模糊等变化的视频序列进行了仿真测试.实验结果表明,所提算法能够有效处理目标表观的复杂变化问题,尤其对目标的部分遮挡、光照变化以及复杂背景等具有较强的鲁棒性.     

融合灰度与显著性特征的空中红外目标跟踪

针对红外目标特征简单且信息量少导致跟踪精度不高,提出一种基于灰度和显著性特征融合的核相关滤波算法用于空中红外目标跟踪。首先,在保证目标足够特征信息量的前提下对较大的目标进行不同等级压缩。然后将提取的二维灰度特征与显著性特征按页方式进行拼接扩展成三维特征,再将融合的特征用于核相关滤波。实验表明所提算法能够适应多种环境下的空中红外目标跟踪,跟踪精度和成功率典型值分别达到84.8%和63.9%,较大部分算法有很大提高,平均跟踪速度高达125 f/s,体现出了良好的实时性。因此,本文提出的算法在保证实时性的同时提高了跟踪的可靠性,具有一定的实用意义。