基于加权空间直方图的均值漂移目标跟踪

目标模型内的背景像素会造成目标跟踪定位偏差。为了减少背景像素对跟踪造成的定位偏差,首先通过目标区域像素和目标区域周围背景像素的颜色直方图定义了一个加权系数,然后将该加权系数引入到空间直方图的计算中,提出了一种基于加权空间直方图的均值漂移(MS)目标跟踪算法。在此基础上,给出了一种模型更新方法。仿真实验表明,该算法具有很好的跟踪精度,对遮挡具有更好的鲁棒性。     

基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法

使用基于颜色直方图的Mean Shift跟踪算法,当目标在相似颜色背景、光照变化的情况下,视频跟踪性能迅速下降.文章提出了一种基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法,该算法使用张量梯度将RGB三维空间融合为一维空间,在有效地保护原向量方向性的前提下降低了维数.实验结果表明,基于张量梯度直方图的Mean Shift跟踪算法耗时少,对光照变化不敏感,且对颜色变化依赖程度低,适合背景混淆和光照变化场合下跟踪.     

融合颜色和梯度方向直方图的粒子滤波跟踪算法

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法在复杂环境下会导致跟踪失败的问题,提出了一种融合颜色直方图和梯度方向直方图,形成一种新的综合直方图特征的粒子滤波跟踪算法.颜色直方图是对目标在彩色图像中的全局描述,而梯度方向直方图包含了一定的结构信息,两者可以互为补充.实验结果表明,采用综合直方图特征能够在背景颜色干扰导致目标颜色特征鉴别能力丧失的情况下,仍能稳定可靠地跟踪目标,提高了跟踪精度,具有较强的鲁棒性.     

基于肤色模型与粒子滤波的人脸自动检测、跟踪算法

首先通过一种基于亮度聚类的肤色模型,检测人脸的初始位置;其次提出了一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法,用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在柱子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新来跟踪人脸位置.实验表明,该算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究

在视频跟踪系统中,图像分割是进行跟踪的前期处理。只有在视频序列图像中有效的分割出运动目标,才能实现后续对目标的准确跟踪。提出一种混合算法,将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI颜色空间上,利用H进行阈值化,在阈值化之前,先根据R、G、B值对像素进行了筛选;文章应用董立菊等人提出的-种基于RGB空间的K均值聚类算法、一种基于灰度直方图的阈值化算法和混合算法,以目标颜色为特征,对彩色图像进行了分割;针对特定的视频跟踪系统,对各结果进行了比较,得出了结论,找出了较优算法——混合算法效果较理想,能够较有效的分割目标,为后续跟踪工作做好了前期处理工作。     

自适应分块颜色直方图的MeanShift跟踪算法

传统颜色直方图的MeanShift(MS)算法只考虑了目标颜色的统计信息,不包含目标的空间信息,当目标颜色与背景颜色相近时,容易导致不准确跟踪或跟踪丢失。针对该问题,提出了一种自适应空间颜色直方图的MeanShift跟踪算法。该算法根据目标对象的最新外接矩形尺寸,确定对象分块方法,根据各块的Bhattacharyya系数值,确定各块的权重系数。其中,自适应分块的颜色直方图包含了自适应分块方法和目标的空间信息;加权Bhattacharyya系数考虑到不同块对整体相似度的不同影响。实验表明,文中算法采用自适应分块方法和加权Bhattacharyya系数法,比传统的MS算法和固定分块的MS算法具有更好的跟踪性能。     

一种基于背景加权直方图的Mean-Shift跟踪算法

经典的Mean-Shift算法以颜色直方图为特征进行跟踪,但在视频目标跟踪中没有有效地利用跟踪目标的空间信息,因而当目标快速移动时,目标极易丢失。针对这一问题,提出了一种基于距离目标形心加权直方图的Mean-Shift跟踪算法。距离目标形心加权直方图可有效利用目标在图像中的位置信息,从而能实现复杂背景下的目标跟踪。并分别用改进的基于距离目标形心加权直方图的Mean-Shift跟踪算法和经典的Mean-Shift跟踪算法,对快速运动的目标进行跟踪实验。结果表明,改进的基于距离目标形心加权直方图的Mean-Shift跟踪算法,具有较强的鲁棒性和实时性,能有效实现复杂场景下的目标实时跟踪。     

基于多线索融合的抗遮挡目标跟踪算法

根据多线索融合的思想,提出了一种鲁棒的抗遮挡目标跟踪算法.采用基于核密度椭圆的二值形状模板和颜色直方图模板作为跟踪线索,引入目标可视度来评价目标遮挡时颜色线索和形状线索的可信度,自适应地融合两者的信息得到最终观测模型,在粒子滤波器的框架下对目标进行跟踪.实验结果表明,在遮挡情况下,本文算法比传统的基于单一线索的算法有更好的鲁棒性.     

基于SURF和Camshift的目标跟踪算法研究

针对动态的目标跟踪算法Camshift在目标发生短时遮挡或者背景有相似颜色干扰时,可能造成目标跟踪失败的问题,提出了一种基于SURF和Camshift的目标跟踪解决方案。使用搜索窗口颜色概率直方图和目标模板的颜色概率直方图的Hellinger距离判定Camshift算法跟踪结果是否准确,当判定为跟踪失败时,利用SURF快速近似最近邻搜索算法进行特征匹配,解决了传统Camshift算法需要手动确定第一帧搜索窗口,背景颜色干扰及短时遮挡后目标定位的问题。实验结果表明,采用该算法能克服传统的Camshift算法的缺陷,有效地跟踪到目标,具有较好的鲁棒性。     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.     

Robust visual tracking algorithm based on Monte Carlo approach with integrated attributes

To improve the reliability and accuracy of visual tracker,a robust visual tracking algorithm based on multi-cues fusion under Bayesian framework is proposed.The weighed color and texture cues of the object are applied to describe the moving object.An adjustable observation model is incorporated into particle filtering,which utilizes the properties of particle filter for coping with non-linear,non-Gaussian assumption and the ability to predict the position of the moving object in a cluttered environment and two complementary attributes are employed to estimate the matching similarity dynamically in term of the likelihood ratio factors;furthermore tunes the weight values according to the confidence map of the color and texture feature on-line adaptively to reconfigure the optimal observation likelihood model,which ensured attaining the maximum likelihood ratio in the tracking scenario even if in the situations where the object is occluded or illumination,pose and scale are time-variant.The experimental result shows that the algorithm can track a moving object accurately while the reliability of tracking in a challenging case is validated in the experimentation.     

Multi-feature integration kernel particle filtering target tracking

In light of degradation of particle filtering and robust weakness in the utilization of single feature tracking,this paper presents a kernel particle filtering tracking method based on multi-feature in...     

对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法

针对视觉跟踪算法光照自适应能力差的问题,提出了一种对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法。该算法采用高效克服光照影响的特征提取方法,颜色子模型采用模糊直方图方法获取,在同态滤波基础上建立边缘子模型,运动子模型采用改进的三帧差分法提取。该算法还定义了一个新的特征融合模型,把多种互补的观测子模型动态融合,增强了观测模型的准确性,合理量化特征的可靠性使跟踪更稳定。同时采用改进的粒子重采样方法提高了跟踪准确度。实验结果表明,该算法能有效地避免光照变化对跟踪的影响,具有较好的鲁棒性。     

多方法融合的粒子滤波算法的神经丝自动跟踪

神经丝蛋白质是医学中研究肌萎缩侧索硬化症病情进展的标志物.为了能精确捕获某种神经丝蛋白质在神经鞘中的活动特性,引入了一种多方法融合的粒子滤波算法跟踪神经丝蛋白质的运动.该算法汲取颜色直方图法、核函数法及图模法等的优点,融合粒子滤波算法,实现自动跟踪神经丝蛋白质.此外,为了解决粒子滤波中样本贫化,即在粒子滤波计算中很大一部分粒子重叠到一个单独的点上的情况,需要重采样计算解决此问题.但在重采样过程中,容易造成一些粒子丢失各向异性而导致跟踪精度降低,甚至跟踪目标失败,故结合粒子滤波算法提出了一种改进重采样约束方法.实验结果表明,基于改进重采样法及多方法融合的粒子滤波算法较传统算法能有效地减少样本贫化问题,并且可以高精度地跟踪移动、变形的神经丝蛋白质,为医学中神经丝蛋白质研究提供了新支撑方法.     

基于多特征在线模板更新的鲁棒目标跟踪算法

在Mean-shift算法框架下提出一种基于多特征在线模板更新策略的鲁棒目标跟踪算法．首先,针对目标与背景色彩相似引发的跟踪漂移现象,提取照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征提取算法,并通过引入BWH算法实现多特征融合;其次,在传统的Mean-shift算法收敛条件上增加了直方图相似度校验,以避免陷入局部最优解．此外,还提出了基于直方图差异空间分布图的遮挡现象检测算法,从而提升了模板在线更新算法的准确性．实验结果表明,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性．