融合典型纹理特征的粒子滤波目标跟踪方法

针对图像目标跟踪中,跟踪窗口易受噪声扰动所产生的跟踪不稳定问题。创造性地结合多种典型纹理特征和粒子滤波算法,将其应用于实时跟踪领域。选择3种典型的纹理特征,即灰度共生矩阵纹理特征、幅值与方向加权的梯度纹理特征、局部二进制模式纹理特征进行跟踪实验。通过对比实验,在精度与速度两方面测试纹理特征作为跟踪特征的实际效果。作为跟踪中特征的选择,实验结果说明灰度共生矩阵纹理信息在抗扰动与实时处理方面表现出良好的属性特征。     

融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

融合颜色纹理特征的自适应粒子滤波跟踪算法

针对复杂背景下,尤其是当光照条件发生变化以及目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法;该算法将RGB颜色直方图和LBP纹理直方图融合起来建立目标参考模型,并且引入Sigmoid函数动态调整两类子特征粒子的权重;仿真结果表明,该算法能在复杂背景下自适应调整两种子特征权重,以克服其中一种特征失效导致的跟踪失败,而且有效地避免了使用单一特征建模的缺点,能够实现更加准确的跟踪。     

综合颜色与梯度方向特征的粒子滤波跟踪

针对标准粒子滤波跟踪在复杂环境和光照变化下的缺陷,提出了融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法,以克服单一颜色特征跟踪鲁棒性不高的问题。设计了特征融合的粒子重要性评判模型,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善。同时通过目标模式自适应更新模型,提高了算法对复杂变化的自适应能力。实验表明,所提算法能比较可靠地实现复杂场景下的目标跟踪。     

基于粒子滤波的小波特征跟踪方法研究

该文提出了基于粒子滤波的小波特征跟踪方法。粒子滤波基于蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,是一种实用的后验概率求解方法。文中研究了目标的Gabor小波网络表示,用一定数量的小波构成一个集合来表示目标特征,各小波的参数由优化方法来确定。构建了基于粒子滤波的跟踪框架,每个粒子表示一种Gabor小波网络的可能形式,并计算与当前图像的相似度。粒子权值与相似度成正比,目标状态的后验概率由粒子加权表示。与传统的“峰值”跟踪方法不同,粒子滤波具有“多峰”的跟踪形式。并结合对光照、噪声不敏感的小波表示形式,具有较强的抗局部遮挡能力。     

基于多特征的退火粒子滤波视觉目标跟踪算法

提出了一种新的融合多特征的基于改进模拟退火粒子滤波跟踪算法。首先,针对重要性采样粒子滤波算法中重要性抽样密度函数未考虑最近观测值,不能有效逼近真实后验密度函数的问题,通过采用改进的模拟退火(SA)方法优化重要抽样密度函数,并利用不同温度下扰动函数和Metropolis准则克服粒子匮乏缺陷;同时,针对SA方法在粒子滤波视觉跟踪应用上效率不高的缺陷,对经典模拟退火算法进行改进,降低了参数选择的敏感性,保持了原算法全局寻优的优点,提高了算法的速度。     

利用视觉显著性和粒子滤波的运动目标跟踪

针对运动目标跟踪问题,提出一种利用视觉显著性和粒子滤波的目标跟踪算法.借鉴人类视觉注意机制的研究成果,根据目标的颜色、亮度和运动等特征形成目标的视觉显著性特征,与目标的颜色分布模型一起作为目标的特征表示模型,利用粒子滤波进行目标跟踪.该算法能够克服利用单一颜色特征所带来的跟踪不稳定问题,并能有效解决由于目标形变、光照变化以及目标和背景颜色分布相似而产生的跟踪困难问题,具有较强的鲁棒性.在多个视频序列中进行实验,并给出相应的实验结果和分析.实验结果表明,该算法用于实现运动目标跟踪是正确有效的.     

一种基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪方法

针对传统单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法,容易受到背景颜色、光照、目标形变的影响而造成目标跟踪的偏离和丢失的问题,提出结合HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪算法。该算法利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点,通过加权方法结合颜色特征来提高跟踪算法的精确性和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法比传统单一颜色特征的粒子滤波算法具有更好的鲁棒性和精确性。     

基于改进的颜色和SURF特征的粒子滤波目标跟踪

针对视频中运动目标的准确跟踪问题,提出了一种改进的颜色直方图特征和SURF特征的粒子滤波跟踪算法。采用SURF算法提取特征点,利用分层迭代的KLT算法对特征点进行稳定跟踪。将SURF特征与改进的视觉显著性颜色特征进行乘性融合,作为粒子滤波的观测概率。针对跟踪过程中SURF匹配数下降和不稳定的现象,设计了SURF特征模板集的更新策略。与传统特征的跟踪进行多组对比实验,其结果证明了该方法对光照和遮挡具有很好的鲁棒性,对目标跟踪的准确率更高。     

基于HOG和颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法的研究

行人跟踪技术是一种现代摄像预警技术,其能够起到对行人位置和动作的判定,并及时通过报警系统给予使用者相应的提示,能够有效避免过多的交通事故的发生。本文即是针对基于HOG和颜色特征的粒子滤波行人跟踪算法进行研究,对算法理论和算法描述进行分析,并对算法当中的HOG特征、颜色特征以及融合二者的粒子滤波算法进行了分析,同时针对于行人遮挡的检测情况进行了探讨,以期能为相关工作提供参考。     

基于运动与颜色直方图的粒子滤波目标跟踪

提出了基于运动目标历史速度和历史运动曲线的改进的粒子滤波器设计方案.为了解决运动中的遮挡问题,在粒子评价过程中引入"运动动量因子"来保持在高速运动下原来方向粒子的健壮性,提高了粒子跟踪的准确度.相应的为运动目标建立颜色模型,进一步增加了跟踪的准确性.实验结果表明,跟踪的效果优于基本粒子滤波器.     

基于分块颜色直方图和粒子滤波的物体跟踪

在使用粒子滤波的跟踪方法中,颜色直方图经常被用来作为目标特征。但是普通的颜色直方图易受与跟踪物颜色相似的背景和其他物体的干扰,并且在跟踪目标被部分遮挡后性能也将下降。为解决这些问题,受hog特征启发,提出一种分块重叠的颜色直方图,并且根据分块直方图特点,重新设计了粒子滤波系统的权重计算方法和模型更新方法。实验证明该系统优于传统的颜色直方图特征。     

一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。     

改进颜色和小波变换纹理的图像检索方法研究

针对传统图像检索无法体现对检索示例图像中多个不同对象的检索要求程度的问题,提出一种改进颜色特征和小波变换纹理特征的图像检索方法。首先提取出图像的多个感兴趣区域,由感兴趣的不同程度分别赋予不同大小的权值;然后提取颜色特征和纹理特征,分别用对应位置相似度计算、感兴趣区域与检索数据库中图像整体的相似度计算和整体检索示例图像与检索图像数据库中图像相似度计算三种不同方法计算出两幅图像的相似度,取最大的相似度作为两幅图像的最终相似度;对检索示例图像与检索数据库中每个图像的相似度按大小进行排序,选择最相似的图像作为检索结果。实验结果表明,该方法提高了对图像检索的性能,体现了个性化检索,对图像检索具有很好的效果。     

运动像机下基于粒子滤波的多目标跟踪算法

针对摄像机运动情况下的多目标跟踪问题,提出了基于粒子滤波的跟踪算法.在粒子滤波算法基础上,将二阶自回归过程作为系统状态转移模型,HSV颜色直方图作为观测模型,对视频中多个目标的位置、大小进行跟踪.实验结果表明,该算法能实时正确地跟踪多个目标,并对局部遮挡有较好的鲁棒性,也能在目标短暂消失导致跟踪失败后,在目标重新出现后及时捕获并继续进行跟踪.     

改进的均值漂移和粒子滤波混合跟踪方法

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的准确性和实时性,提出一种基于均值漂移和粒子滤波的混合跟踪算法。将相异性较小的粒子进行聚类,利用均值漂移算法迭代各个聚类中的代表点,通过减少参与均值漂移迭代的粒子数来降低运算复杂度;根据跟踪情况自适应调整采样粒子数目和过程噪声分布,以提高跟踪精度和减少运算时间。实验结果表明,所提算法平均每帧计算时间不到传统混合跟踪法的一半,而且跟踪精度也有所提高。     

基于粒子滤波和Galerkin法的改进目标跟踪算法

在粒子滤波框架下,估计的准确性受到建议分布选取的影响很大。传统的粒子滤波通常采用系统转移概率作为建议分布,但传统的建议分布选取方法由于没有考虑新的观测信息,因此不能产生准确的估计值。为此采用一种叫做Galerkin法的数学工具去构造建议分布,依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性。同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和形状模型进行自适应的融合,并提出了一种新的模型更新方法,提高了目标跟踪的稳定性。实验结果证明了该跟踪算法的有效性。     

一种基于粒子滤波的红外目标跟踪方法

为解决红外运动目标跟踪中的遮挡、形变等问题,提出一种基于粒子滤波的跟踪方法。该方法首先利用目标区域的灰度分布,建立了一种基于统计直方图的系统观测概率模型。并将飞机目标的运动看作惯性受限的非平稳过程,采用微分线性拟合模型作为系统状态转移模型。序列图像的实验表明：该算法能够在目标高速运动或发生遮挡的情况下稳健跟踪目标,其总体性能优于Mean Shift算法。     

基于粒子滤波和均值漂移的目标跟踪

将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中,将颜色分布作为观测模型,将HSV颜色空间根据人类的颜色感知差异,对各个分量进行非等间隔量化,然后利用基于核函数的直方图进行建模。该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值漂移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点。实验结果表明,该方法具有较强的实时性和鲁棒性。     

基于粒子滤波的人脸跟踪算法

人物跟踪技术是目前智能监控系统的核心方法之一,针对人脸运动的非线性非高斯的特点,引入粒子滤波算法来进行运动预测估计,抵抗遮挡干扰。同时,根据人脸结构特点,提出了一种分块颜色直方图,用以描述人脸的特征。并且根据预测精度对预测过程中目标运动速度和过程噪声方差进行自适应更新。实验结果表明,在人脸的旋转,肤色和部分遮挡影响下跟踪精度较高,抵抗光照环境变化,以及人脸大小变化等的鲁棒性较强。