基于粒子滤波的多特征融合视频行人跟踪算法

针对车载视频行人跟踪问题,提出一种基于粒子滤波框架下的多特征融合跟踪算法。为克服车载视频中行人运动与摄像机运动产生的非线性和非高斯性,采用基于蒙特卡罗抽样的粒子滤波跟踪算法,使用一阶自回归动态模型预测目标状态,观测模型自适应加权融合的4种互补性特征。实验结果表明,与没有粒子滤波和多特征融合的跟踪算法相比,在相同精确率水平上,该算法的召回率提高20%以上。     

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.     

融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

基于特征融合的粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用

针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。     

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。     

基于自适应特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。     

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。     

基于双特征粒子滤波的驾驶员脸部跟踪

用单一特征跟踪目标时,有时会出现目标跟踪失败或准确性不高的情况。融合了轮廓特征与Gabor小波特征,并在粒子滤波的框架下,提出了一种有效的视频图像双特征参数融合的人脸跟踪方法。实验结果表明,该方法能够在可变光照及脸部旋转变化等的情况下,当一特征失去对脸部特征的有效跟踪时,另一特征也会有效的跟踪到目标,从而实现比只利用单一特征目标跟踪的方法更稳定可靠的目标跟踪。     

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。     

Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器

由于多伯努利滤波器直接近似递推了多目标状态的后验概率密度,使得多目标跟踪问题在基于随机有限集理论框架下的求解及目标状态的估计显得更为直观.本文针对一个状态可分解(线性/非线性)的状态空间模型,分析基于Rao-Blackwell定理的滤波估计方法,结合噪声的去相关构造线性状态的滤波方程.文中详细推导并提出Rao-Blackwellized粒子势均衡多目标多伯努利滤波器的一般实现形式,包括给出多伯努利非线性状态粒子滤波的实现形式,并结合非线性滤波结果给出多伯努利线性状态的递推滤波公式.本文提出的滤波器实现方法能够在更低维的状态空间上进行采样,滤波器的整体跟踪性能得到提高.多目标跟踪的仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

一种基于多特征聚类的粒子滤波跟踪算法

提出了一种基于多特征聚类的粒子滤波目标跟踪算法.针对目标描述特征的多样性、特征分布描述方法的差异性及特征空间结构的任意性,提出将目标模型多特征表示统一在聚类计算框架下.算法利用基于均值移动的特征空间分析方法来自适应地计算任意结构特征空间中的聚类,在聚类的基础上提出了一种高效准确的目标概率密度估计方法来表示目标模型.利用核密度估计相似度量方法计算参考目标与候选目标的距离,作为粒子滤波系统观测的重要信息.提出了改进的粒子传播模型,有效提高粒子利用率.在大量真实序列图像上,使用LUV颜色特征与LBP纹理特征进行了目标跟踪实验.实验结果表明,提出的算法能获得较高的跟踪精度、鲁棒性强且满足实时性要求,与一些其它典型的算法相比,整体跟踪性能更好.     

Lie群下利用改进JPDA滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法

提出基于改进联合概率数据关联滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法。利用立体视觉摄像头采集车辆及行人图像、视频;在Lie群下对传感器的不确定性进行建模,并采用欧几里德群算法对预处理的图像进行状态滤波;在可能存在车辆的区域内利用双目视觉去除误检,并获得车辆的位置信息;通过卡尔曼滤波器对测量的不确定度和预测目标运动的轨迹进行确认;运用改进的联合概率数据关联滤波器对车辆及行人的跟踪结果进行优化修正。实验结果表明,提出的方法可以有效解决智能车多目标跟踪问题,大幅度提升驾驶系统的自动化和智能化水平。相比其他较新的目标跟踪方法,提出的方法在跟踪精度和速度上具有明显的优势,且在跟踪车辆时不会产生明显的偏移、不会遗漏对行人的跟踪。     

特征融合和聚类核函数平滑采样优化的粒子滤波目标跟踪方法

针对复杂场景下的目标跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波目标跟踪方法。利用背景加权后的联合直方图描述目标灰度和梯度特征信息,在粒子滤波算法的框架下,设计了一种自适应特征融合观测模型来适应场景的不断变化;同时针对传统粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种基于聚类核函数平滑采样的方法。理论仿真和实际场景的实验结果表明,该算法适应性更强,精度更高,能有效跟踪复杂场景下的运动目标。     

改进协方差矩阵的智能车视觉目标跟踪方法

智能车辆视觉目标具有非线性、噪声分布非高斯性的典型特点，现有算法难以实时估计目标的状态。针对识别物体复杂且多变，很难用完全的特征来描述待识别目标及其背景的不断变化，提出了一种用于融合颜色特征及SURF（Speed-Up Robust Features）特征的协方差矩阵来改进粒子滤波算法，从而提升视觉目标跟踪的实时性，满足智能车辆的要求。首先，对采集的图像进行预处理来获取感兴趣区域。接着，通过融合颜色特征及SURF特征构造范围感兴趣区域（Region Of Interest，ROI）的目标特征协方差矩阵，建立目标状态预测模型及状态观测模型，用于改进粒子滤波算法粒子重采样过程，实现对目标的精确跟踪。最后，将该方法与Mean-shift算法和颜色属性（CN）算法进行对比。实验结果表明，在智能车视觉跟踪过程中对光环境瞬时变化、目标物体存在短时遮挡以及目标物体姿态改变时，该算法在满足智能车辆对实时性要求的前提下，有效提升算法的精确度及鲁棒性。     

嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法*

针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。     

基于卡尔曼粒子滤波器的人眼跟踪

提出了一种基于卡尔曼粒子滤波器的人眼跟踪算法，该方法利用一种新的二维可变形模板来提取眼睛的精确特征，采用粒子滤波器跟踪人眼。为了进一步提高普通粒子滤波器跟踪的速度和精度，将卡尔曼滤波器引入粒子滤波器中，利用卡尔曼滤波器算法进行采样预测和校正，减少了人眼跟踪中所需的粒子数目，从而达到快速而准确的跟踪目的。最后，用上述方法进行了实验，验证了该方法的实用性和有效性。