尺度感知的分块协同式相关滤波跟踪算法

基于分块的相关滤波跟踪算法在处理目标尺度变化和遮挡问题时,对局部子块跟踪状态的评估及局部子块与尺度变化的关系刻画不够准确.针对此问题,文中提出尺度感知的分块协同式相关滤波跟踪算法.首先提出结合时序平滑约束的局部子块遮挡判别方法,改进现有算法的评分策略.设计子块协同运动策略,使被遮挡或形变的子块跟随未被遮挡的子块趋向正确的位置.同时发现跟踪过程中子块聚散变化的分布位置与目标尺度之间的比例关系,实现对目标尺度变化的感知和大小估计.实验表明,文中算法性能较优.     

基于多子块联合估计的相关滤波跟踪

针对遮挡情况下相关滤波算法跟踪精度下降的问题,提出了一种基于多子块联合估计的核相关滤波跟踪方法。首先依据初始帧跟踪框的几何特征对目标自适应分块,并采用KCF方法对各子块独立跟踪得到联合置信图;然后以上帧目标的位置及尺度作为先验信息对搜索区域采样,同时将样本框中置信图的权值密度作为观测值,利用粒子滤波算法实现候选目标的最优估计;最后对置信度较低的子块反向投影至上帧图像进行遮挡检测,防止模板错误更新。定性和定量实验结果表明,该方法与原始KCF算法相比跟踪精度提升约10%,具有良好的抗遮挡性,并对目标尺度变化具有一定的估计能力。     

自适应尺度目标跟踪算法

针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果.     

基于改进的Mean Shift鲁棒跟踪算法

Mean Shift跟踪算法在目标尺度变化大和被遮挡时存在较大的缺陷。针对这一问题,提出了一种基于多级正方形匹配的自适应带宽选择和分块抗遮挡的目标跟踪算法。该算法采用目标中心点的离散程度和增量试探法计算出可能的变化尺度,然后采用多级正方形匹配法预测目标的运动趋势,将巴氏系数最大者的尺度作为Mean Shift核函数新的带宽。同时,对前景目标进行分块,根据子块的遮挡程度自适应改变子块权重并按一定准则融合有效子块的跟踪结果。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性。     

遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法

目的 复杂环境下,运动目标在跟踪过程中受尺度变换以及遮挡因素的影响,跟踪准确率较低。针对这一问题,提出一种遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法。方法 首先选取第1帧图像的前景区域,训练目标的位置、尺度滤波器和GMS（grid-based motion statistics）检测器。然后,通过位置滤波器估计目标位置,尺度滤波器计算目标尺度,得到初选目标区域。最后,利用相关滤波响应情况对初选目标区域进行评估,通过相关滤波响应值的峰值和峰值波动情况判断是否满足遮挡和更新条件。若遮挡,启动检测器检测目标位置,检测到目标位置后,更新目标模型;若更新,则更新位置、尺度滤波器和GMS检测器,完成跟踪。结果 本文使用多尺度相关滤波方法作为算法的基本框架,对尺度变化目标跟踪具有较好的适应性。同时,利用目标模型更新机制和GMS检测器检索目标,有效地解决了遮挡情况下的目标丢失问题。在公开数据集上的测试结果表明,本文算法平均中心误差为5.58,平均跟踪准确率为94.2%,跟踪速度平均可达27.5 帧/s,与当前先进的跟踪算法相比,本文算法兼顾了跟踪速度和准确率,表现出更好的跟踪效果。结论 本文提出一种新的遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪算法。实验结果表明,本文算法在不同的尺度变换及遮挡条件下能够快速准确跟踪目标,具有较好的跟踪准确率和鲁棒性。     

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...     

自适应分块多线索融合粒子滤波跟踪方法

多线索融合是解决复杂情况下跟踪问题的有效手段, 为此提出一种基于自适应分块目标模型的多线索融合 粒子滤波跟踪方法. 根据目标颜色分布自适应分块建立目标描述模型, 可提高对目标初始描述的适应性; 采用多线索融合粒子滤波跟踪, 在跟踪过程中能根据子块可靠程度动态调整权重, 提高对剧烈光照变化、目标姿态变化、遮挡等复杂情况的适应性. 实验结果表明, 所提出的跟踪方法在多种复杂情况下能准确有效地跟踪目标.

     

遮挡情况下的视觉目标跟踪方法研究

将目标整体相关匹配算法和目标各子块相关匹配作表决的算法相结合,有效解决了运动目标被遮挡的跟踪问题.目标被遮挡,表现为某些子块被遮挡且匹配错误.对被遮挡的子块使其不参与表决,也不参与整体相关匹配的计算,只利用目标剩余的能代表目标本身属性的未遮挡子块继续跟踪目标.实验结果表明,采用的两种算法互为补充,对解决遮挡情况下目标的视觉跟踪是有效的.     

自适应特征融合的多尺度相关滤波目标跟踪算法

针对单一特征目标跟踪算法不能较好地适应复杂场景的变化,容易受跟踪目标的尺度变化、形变、遮挡以及背景混杂等影响导致跟踪失败的问题,提出一种自适应特征融合的相关滤波目标跟踪算法.首先根据目标的HOG和CN特征,采用上下文感知相关滤波框架得到2种特征下滤波响应值,并且进行归一化处理;然后按照响应值占比分配权重并线性加权融合,将得到融合后响应值用于确定目标位置;再引入尺度相关滤波器,用于估计目标尺度变化,增强尺度应变能力;最后通过设定的预定义阈值来判断位置和尺度滤波模型的更新,提高模型的更新质量.采用OTB Benchmark数据集进行实验,分别与基于相关滤波和基于上下文感知框架等11种目标跟踪算法进行对比,结果表明,该算法在精确度和成功率上均取得较为理想效果,其中精确度为82.5%,成功率为54.2%;而且在尺度变化、形变、快速运动、遮挡等复杂场景挑战下具有较好的鲁棒性.     

改进的核相关滤波器目标跟踪算法

针对传统单目标的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标尺度变化的跟踪中存在的问题,提出了一种基于相关滤波器(CF)和尺度金字塔的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法。首先通过传统KCF跟踪算法中分类器的响应计算当前目标是否受到遮挡,在未受到遮挡的情况下,对当前目标建立尺度金字塔;然后通过相关滤波器求取尺度金字塔的最大响应得到当前目标尺度信息;最后使用新目标图像为训练样本更新目标的外观模型和尺度模型。与核化的结构化输出(Struck)算法、KCF算法、跟踪-学习-检测(TLD)算法和多示例学习(MIL)算法进行对比,实验结果表明,所提出的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法在五种算法中精确度和重合度都取到最高值。所提算法能够广泛应用于目标跟踪领域,对目标进行准确的跟踪。     

基于相关匹配及双模式模板更新的跟踪方法

运动目标被遮挡表现为一部分子块区域与模板的失配,从而影响目标跟踪效果;为解决该问题,提出了一种改进的相关跟踪方法和双模式模板更新策略;通过自适应阈值调整和分块相关运算对MCD算法进行改进,在遮挡发生时判别被遮挡子块,及时调整模板更新策略,由Kalman滤波结果与匹配结果的线性加权和得出目标最终位置;实验结果表明:该方法能有效抑制目标局部像素变化引起的跟踪漂移,且对遮挡具有一定的鲁棒性。     

一种自适应尺度与学习速率调整的背景感知相关滤波跟踪算法

针对跟踪过程中遮挡因素以及目标尺度变化因素导致的目标跟踪漂移问题,文中提出了一种自适应尺度与学习速率调整的背景感知相关滤波跟踪算法。该算法首先通过背景感知相关滤波器获得目标的初步位置信息;其次在背景感知相关滤波器的基础框架下训练尺度相关滤波器,以有效估计目标尺度变化,从而准确调整搜索区域的大小;然后根据响应图波动情况进行遮挡判定,利用平均峰值能量指标与最大响应值判定目标遮挡情况,自适应调整模型学习速率大小;最后,设计相应的模型更新策略,来提高模型性能。在OTB100 Benchmark数据集上进行测试,实验结果表明,该算法与背景感知相关滤波器相比,其成功率提高了6.2%,精度提高了10.1%,因此该算法能有效地处理遮挡、尺度变化等问题,提高了跟踪模型的成功率与准确率,同时具有实时的跟踪速度。     

基于ELM和核相关滤波器的自适应目标跟踪算法

针对传统的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标快速运动、尺度变化和遮挡情况下通常会导致跟踪失败的问题,在传统的KCF算法的基础上引入极限学习机(ELM),提出一种基于ELM和KCF的自适应目标跟踪方法。根据过去时刻的目标位置信息,利用ELM预测出当前帧目标的可能位置;在该位置上以目标区域为基础进行多尺度目标图像特征采样,通过KCF确定目标的最终位置和最佳尺度;通过计算目标位置响应图的振荡程度来自适应地改变模型的更新速率。在36组公开视频序列上对所提算法与6种当前主流的相关滤波跟踪算法进行了实验,所提算法取得了最好的跟踪精度和成功率,能够有效处理目标遮挡、快速运动和尺度变化等问题,具有较为重要的理论研究和应用价值。     

核相关滤波融合稀疏表示的目标跟踪算法

为解决稀疏表示跟踪速度慢和核相关滤波算法难以处理遮挡、尺度变化的问题,提出一种核相关滤波结合稀疏表示的视频跟踪算法。用核相关滤波快速定位目标的最大可能位置,密集采样后采用基于局部图像块的稀疏表示和对齐池化构建外观模型,更好表征目标的局部特征以应对遮挡问题。为处理跟踪漂移,采取基于滤波和稀疏编码的探测策略实现模型更新。OTB100上的实验结果表明,该算法在处理遮挡、旋转和快速运动上与其它算法相比达到最好的跟踪效果。     

基于遮挡检测的尺度自适应相关滤波跟踪

近年来,相关滤波（CF）方法在目标跟踪领域的应用取得了骄人的成绩.本文针对相关跟踪在目标遮挡时效果不佳以及尺度变化方面不敏感的问题,提出了一个有效的遮挡检测机制和尺度变换策略.将跟踪目标以中心为原点分成四块矩形块,通过计算分析四块的峰值响应（Peak-to-Sidelobe Ratio,PSR）来判断目标受遮挡情况.并依据之前四个峰值响应点的位置,提出一个新的自适应尺度更新策略.在具有遮挡,尺度变化,光照变化等问题的公开数据集上对该方法进行测试,仿真实验表明,本文提出的自适应尺度的核相关滤波（OSCF）具有良好的跟踪性能.     

利用选择性模型不定时更新的视觉跟踪算法

目的 在目标跟踪中,基本粒子滤波算法和传统模型更新策略在遮挡、光照变化以及自身旋转等情况下通常存在鲁棒性较差的问题。为解决该问题,提出一种基于选择性模型不定时更新的粒子滤波视觉跟踪算法。方法 本文算法在粒子滤波框架下,定时检测目标变化,采用最速梯度下降法判断更新时机。仅当目标本身逐渐姿态改变而不受背景干扰时更新目标模型;在发生遮挡或光照改变较大时则不更新,保持当前模型继续跟踪。结果 通过对示例视频的计算机视觉跟踪,在跟踪目标中心位置误差、覆盖率、精度及成功率比较上,本文算法均能表现出较优的实验结果,这表明:本文算法能够对目标模型进行选择性更新,与对比算法比较,总体能够更加有效解决视频中遮挡、光照变化以及自身旋转等情况下的鲁棒跟踪问题。结论 由于本文算法未考虑尺度,在尺度不变的多种复杂变化条件下,本文算法均具有较好的鲁棒性。     

一种融合多特征与子快的抗遮挡算法

为解决复杂情况下运动目标的检测问题,本文提出一种基于多特征融合和新子块分割的算法。该算法通过综合目标的颜色和纹理特征加强对目标的跟踪,并通过新的子块分割完成对不同子块的权值赋予,对发生遮挡时不同区域进行差别处理。同时在发生完全遮挡时还采用kalman滤波模型对轨迹进行预测,获得运动目标信息并更新。实验结果表明:该算法能够较好的完成遮挡情况下的目标跟踪。     

一种融合多特征与子快的抗遮挡算法

为解决复杂情况下运动目标的检测问题,本文提出一种基于多特征融合和新子块分割的算法。该算法通过综合目标的颜色和纹理特征加强对目标的跟踪,并通过新的子块分割完成对不同子块的权值赋予,对发生遮挡时不同区域进行差别处理。同时在发生完全遮挡时还采用kalman滤波模型对轨迹进行预测,获得运动目标信息并更新。实验结果表明:该算法能够较好的完成遮挡情况下的目标跟踪。     

遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的.     

多模型协作的分块目标跟踪

为了解决复杂场景下,基于整体表观模型的目标跟踪算法容易丢失目标的问题,提出了一种多模型协作的分块目标跟踪算法.融合基于局部敏感直方图的产生式模型和基于超像素分割的判别式模型构建目标表观模型,提取局部敏感直方图的亮度不变特征来抵制光照变化的影响;引入目标模型的自适应分块划分策略以解决局部敏感直方图算法缺少有效遮挡处理机制的问题,提高目标的抗遮挡性;通过相对熵和均值聚类度量子块的局部差异置信度和目标背景置信度,建立双权值约束机制和子块异步更新策略,在粒子滤波框架下,选择置信度高的子块定位目标.实验结果表明,该方法在复杂场景下具有良好的跟踪精度和稳定性.