基于N-LBP纹理与色度信息的Camshift跟踪算法

基于颜色特征的运动目标跟踪算法容易受到光照非均匀变化或阴影的影响,如何利用多种特征联合构造目标模型以提升跟踪性能是一个关键问题.提出了一种新的特征融合运动目标跟踪算法,该算法基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,引入光照自适应的局部标准差构造二值模式门槛值,采用统一模式下的N-LBP纹理描述子构造特征直方图,并结合色度信息建立联合直方图,在Camshift算法框架内进行目标跟踪.实验证明,与传统Camshift算法相比,该算法在保证跟踪算法实时性能的同时,可以更好地克服阴影遮挡等导致的非均匀光照变化带来的影响,具有良好的跟踪效果.     

基于时空注意力机制的目标跟踪算法

目标跟踪技术在智能监控、人机交互、无人驾驶等诸多领域得到了广泛的应用。近年来,学者们提出了许多高效的算法。然而,随着跟踪环境越来越复杂,目标跟踪算法在遮挡、光照变化、背景干扰等复杂环境下仍然面临着巨大的挑战,从而导致目标跟踪失败。针对上述问题,提出了一种基于时空注意力机制的目标跟踪算法。首先,采用孪生网络架构来提高对特征的判别能力;然后,引入改进的通道注意力机制和空间注意力机制,对不同通道和空间位置的特征施加不同的权重,并着重关注空间位置和通道位置上对目标跟踪有利的特征。此外,还提出了一种高效的目标模板在线更新机制,将第一帧图像特征与后续跟踪图像帧中置信度较高的图像特征进行融合,以降低发生目标漂移的风险。最后,在OTB2013和OTB2015数据集上对所提跟踪算法进行了测试。实验结果表明,所提算法的性能相比当前主流的跟踪算法提高了6.3%。     

基于多特征空间的均值漂移算法

传统均值漂移跟踪算法都是基于单个特征空间,这不能较好地解决特征相似目标对跟踪的干扰.文中归纳多种具有分布特性的局部性特征,并对各种特征的区分能力提出具体的测度方法,使得特征的选择能够自适应.并在分析均值漂移算法中权重值计算的基础上,提出在多特征空间下,依据特征区分能力赋予相应的权重值,进而融合至均值漂移算法中.改进算法能够有效利用各种特征,使其相互补足,提高目标跟踪的鲁棒性.对于视频序列的实验表明,改进算法能够对受干扰的目标进行有效的实时跟踪.     

基于DSP的自主式机动目标跟踪系统

设计了一种基于DSP的机动目标跟踪系统.该系统采用TMS320DM642作为其核心处理器,还包括BASLER A301fcCCD,以及大容量存储器.介绍了一种改进CamShift算法,利用目标边缘作为搜索特征,实现对机动目标自主式跟踪.在基于TMS320DM642的跟踪系统平台上实现了该跟踪算法,完成了跟踪系统的软、硬件设计.经过实验证明该跟踪系统工作性能稳定,能够有效跟踪机动目标.     

视频监控领域基于自适应学习因子与积分通道特征的核相关目标跟踪算法

针对复杂场景下单一特征跟踪算法适应性不强的问题,提出一种基于积分通道特征的核相关目标跟踪算法,该算法利用积分通道特征丰富多样的特征信息与高效的计算效率,将不同通道的特征整合到核相关模型中,可以克服单一通道特征对目标区域描述不足的缺陷。同时,本文也提出了一种自适应学习因子策略,增强了模型的泛化能力。大量的定性定量实验表明本文所提的算法的跟踪性能超过传统的核相关跟踪算法,对复杂的跟踪场景具有更强的鲁棒性与抗干扰能力。     

多特征提取逐步求精的高速移动目标跟踪算法

传统的高速移动目标跟踪通常使用图像特征描述,不能够根据跟踪场景自适应地选择最优跟踪特征,导致功能模板很容易产生漂移问题.为此,提出一种基于特征融合和逐步求精的高速移动目标跟踪算法.该算法主要包括3个阶段:第1阶段为自适应多特征融合阶段,通过计算跟踪目标每一特征的前景及背景的区分度,获取目标特征的融合模型;第2阶段是基于多特征内核跟踪阶段,在Mean-Shift框架下,引入Epanechnikov函数作为内核函数提升目标区域中心的像素权重比值;第3阶段为目标模型的自适应更新,通过设计一种模板更新策略提高跟踪结果的准确度.仿真实验结果表明,该算法适用于高速目标跟踪.     

通道可靠局部秩变换的目标跟踪算法

针对目标在遮挡、背景杂乱时跟踪定位不准确的问题,提出通道可靠局部秩变换的目标跟踪算法.使用局部秩变换特征结合Lab三通道图像构成16维特征通道,从中选择有效的特征通道进行融合,增强算法对目标特征的表达能力.实验表明,相比于利用可靠性系数选择得到的特征通道,利用经验选择的局部秩变换特征通道在特定场景的跟踪效果更好,对目标...     

基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法

基于Transformer的视觉目标跟踪算法能够很好地捕获目标的全局信息,但是,在对目标特征的表述上还有进一步提升的空间.为了更好地提升对目标特征的表达能力,提出一种基于混合注意力的Transformer视觉目标跟踪算法.首先,引入混合注意力模块捕捉目标在空间和通道维度中的特征,实现对目标特征上下文依赖关系的建模;然后,通过多个不同空洞率的平行空洞卷积对特征图进行采样,以获得图像的多尺度特征,增强局部特征表达能力;最后,在Transformer编码器中加入所构建的卷积位置编码层,为跟踪器提供精确且长度自适应的位置编码,提升跟踪定位的精度.在OTB100、VOT2018和LaSOT等数据集上进行大量实验,实验结果表明,通过基于混合注意力的Transformer网络学习特征间的关系,能够更好地表示目标特征.与其他主流目标跟踪算法相比,所提出算法具有更好的跟踪性能,且能够达到26帧/s的实时跟踪速度.     

通道和异常适应性的目标跟踪算法

针对现有空间正则化跟踪算法未考虑通道和异常适应性,在光照变化、遮挡和运动模糊等复杂跟踪场景下易产生跟踪失败的问题,提出通道和异常适应性的目标跟踪算法。首先,提取目标所在区域的方向梯度直方图和颜色特征,建立目标的外观模型;其次,提出通道加权策略并构造通道适应性正则项,同时在模型训练阶段优化通道权重,降低多通道特征中冗余信息和通道可靠性变化对跟踪性能的影响;然后,构造异常适应性正则项,通过约束跟踪响应图异常变化,提升画面快速变化时跟踪器的鲁棒性;最后,在检测阶段将滤波器与当前帧的样本相关运算得到目标尺度和位置信息,通过分析响应图的峰值与噪声平滑度来判断跟踪的遮挡情况以过滤低质量样本,增强目标被遮挡时跟踪器的异常适应性。在OTB50、OTB100和TC-128公共数据集上与多种先进算法进行对比实验,实验结果表明,所提算法在光照变化、遮挡、运动模糊等复杂场景下鲁棒性表现更好,跟踪成功率高于同类算法,并且精度更优。     

基于稀疏表示的目标跟踪方法

提出了一个新的基于稀疏表示的目标跟踪方法.在粒子滤波框架下,将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合.当假设目标候选中存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,可以通过(L)1范式最小化求解.每一个目标候选在线性表示中的系数反映了该候选与目标模板的相似程度,因此可以将系数作为目标候选的权重.目标跟踪的结果为权重最大的候选.实验结果表明本文提出的算法比文献中现有的基于(L)1范式最小化的跟踪方法性能更稳定、计算效率更高.     

融合残差连接与通道注意力机制的Siamese目标跟踪算法

针对Siamese跟踪算法在目标形变、相似物体干扰等复杂情况下容易跟踪漂移或丢失的问题,提出一种融合残差连接与通道注意力机制的目标跟踪算法.首先,通过残差连接将模板分支网络提取的浅层结构特征与深层语义特征进行有效的融合,以提高模型的表征能力;其次,引入通道注意力模块,使模型自适应地对不同语义目标特征通道加权,以提高模型...     

基于自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征的均值漂移目标跟踪算法

针对以颜色特征建立概率模型的Mean Shift目标跟踪算法在光线变化时存在的缺陷,提出了一种融合 改进型纹理特征与HSV颜色特征的Mean Shift目标跟踪算法。首先,设计一种具有抗光性能的自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征算子,该算子利用Kirsch算子的8个方向模板所求的差值,并采用LBP模板均值作为自适应阈值,再按照旋转不变LBP原理提取局部纹理特征;其次,利用不同特征相似性系数间的关系作为加权准则来构建新的权重;最后,将其嵌入到Mean Shift算法中以实现目标跟踪。对比实验结果表明,本算法在光线变化场景中也具有良好的目标跟踪特性,广泛适用于光照变化和姿态变化等复杂场景下的目标跟踪领域。     

基于注意力机制和孪生网络的跟踪算法研究

提出融合卷积通道注意力机制、堆叠通道注意力机制和空间注意力机制的孪生网络跟踪器（ThrAtt-Siam）来提升跟踪性能。ThrAtt-Siam跟踪器以SiameseFC为基础,通过在低卷积层融合卷积通道注意力机制、两个特征图与两个卷积块,加强目标物体特征提取,提高跟踪器对背景特征抗干扰能力和辨别能力;在目标图像分支融合堆叠通道注意力机制与空间注意力机制,其中堆叠通道注意力机制可有效区分有用特征与无用特征,同时针对不同通道的有用特征进行提取,空间注意力机制可有效地补充目标物体特征在通道空间中的信息,能够更好地对目标进行定位。在OTB2015和VOT2017数据集上的实验结果表明,ThrAtt-Siam跟踪器对目标物体形变、低分辨率和遮挡问题都取得了较好的跟踪准确率和成功率。     

基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法

随着无人机技术的不断发展,无人机多目标跟踪已成为无人机应用的关键技术之一.针对无人机视频中的复杂背景干扰、遮挡、视点高度和角度多变等问题,提出一种基于注意力特征融合的无人机多目标跟踪算法.首先,将改进的卷积注意力模块引入残差网络,建立三元组注意力特征提取网络;其次,在特征金字塔网络的结构上加入新的特征融合通道,设计多尺度特征融合模块,增强模型对多尺度目标的特征表达能力;最后,根据目标的重识别特征匹配与检测框匹配得到目标轨迹.仿真实验结果表明,该算法可有效提升无人机多目标跟踪的精度,具有较好的鲁棒性.     

基于自适应特征融合的压缩感知跟踪算法

针对运动目标外观或背景变化较大时,采用基于压缩感知的跟踪算法由于特征单一易导致漂移、跟踪不稳定甚至丢失目标等问题,提出了改进的基于自适应特征融合的压缩感知跟踪算法。该算法采用两种随机测量矩阵,分别投影V、H空间得到压缩后的纹理和颜色特征,利用在线计算的特征可靠性相对程度来自适应调整特征加权系数,充分利用两类特征的互补性来增强跟踪稳定性。对不同视频的测试结果表明,提出的方法在目标外观、背景环境变化时仍能准确跟踪目标,在目标大小为70像素×100像素时平均帧率为22帧/s,达到实时性。与提取单一特征的原压缩感知算法相比,改进后的方法在目标外观和背景变化时具有更强的鲁棒性。     

基于压缩感知的互补特征加权目标跟踪算法

针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在特征单一,在目标纹理或光照变化较大时跟踪不稳定的问题,提出了基于压缩感知的互补特征加权目标跟踪算法。该算法通过两个随机测量矩阵提取出两类互补的纹理特征和灰度均值特征,计算这两类特征对样本的分类结果并更新特征的权值,使用所选取的大权值特征寻找目标在下一帧的位置。在分类器更新过程中,针对不同特征在跟踪过程中的稳定性不同,采取不同速度的更新。对不同视频的实验结果表明,提出的算法跟踪准确,且满足实时性的要求。与相关算法相比,新算法在目标纹理或光照变化很大的情况下具有更强的鲁棒性。     

无人机对船舶目标的改进CamShift跟踪算法研究

针对由于CamShift算法跟踪特征单一引起的对颜色相似目标或背景的干扰和对目标遮挡情况较敏感的问题,提出了一种基于改进CamShift融合局部特征匹配的无人机目标跟踪算法.首先,采用基于 H分量和LBP二维模板的改进CamShift目标跟踪算法以提高对相似目标干扰的鲁棒性;其次,在能保证目标跟踪的实时性要求的前提下,融合局部特征匹配算法中的BRISK匹配算法,可有效改善CamShift对颜色相似目标或背景的干扰的敏感性,同时增强对目标遮挡鲁棒性.实验结果表明,该改进算法通过颜色特征和局部特征的共同定位目标,实现了目标的准确跟踪.     

一种基于SIFT特征光流的运动目标跟踪算法

针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法。首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误差准则对运动目标的特征点进行匹配,建立卡尔曼滤波器方程来计算特征点光流;最后,通过光流特征聚类实现运动目标的识别与跟踪。实验结果表明,算法对自然场景中的运动目标具有良好的跟踪特性,稳定性好,计算量小,易于实现。     

基于融合特征的多尺度快速相关滤波跟踪算法

针对复杂场景下目标遮挡和尺度变化所导致的跟踪效果不佳问题,提出一种基于融合特征的多尺度快速相关滤波跟踪算法。首先,对目标的3种特征降维融合构成特征矩阵;其次,采用主成分分析思想实时地提取显著特征,重构特征矩阵,在有效降维的同时训练位置相关滤波器;最后,利用融合特征矩阵训练尺度相关滤波器,从而准确预测目标位置和尺度。实验部分将改进算法与目前流行的相关滤波跟踪算法进行比较,结果表明,改进算法在目标遮挡和尺度变化场景下跟踪精度较高,平均跟踪速度达到52.5 frame/s。