可视化背景提取和粒子滤波的行为检测研究

在智能视频监控中,目标所在场景的复杂性和光照变化使得运动目标的检测难度加大.采用可视化背景提取(ViBe)算法来检测运动目标,对于运动目标在运动过程中的交叉、遮挡等情况,采用ViBe算法和粒子滤波运动目标跟踪算法相结合,完成对运动目标的检测与跟踪;在运动行为检测中,进一步定义目标的运动方向,从而判断目标的运动状态.实验表明,ViBe算法能够准确检测复杂场景中的运动目标,并能够适应噪声干扰和光照变化,将其和粒子滤波结合能够准确跟踪实际场景中的运动目标,并能够准确判断目标的运动状态.     

基于ViBe和粒子滤波的多目标汽车跟踪

针对汽车多目标跟踪,提出了基于自适应阈值ViBe算法和粒子滤波的汽车多目标跟踪方法。通过ViBe算法提取运动车辆前景区域,对每个运动车辆目标创建独立的粒子滤波器,使用Harris算法计算角点数,以初始化粒子数,通过粒子滤波对车辆进行跟踪。该方法经实验验证,鲁棒性较好。     

一种改进的视频图像检测跟踪算法

针对运动目标在运动过程中的交叉、遮挡等情况,采用自适应阈值的Vibe算法来压缩背景杂波和相关噪声,进而对运动目标进行检测.采用基于Camshift优化的粒子滤波算法对运动目标进行跟踪,该算法在粒子滤波算法的基础上结合Camshift算法的优点,加入当前观测信息,使粒子更好地采样于目标周围,提高了粒子效率,节省了算法时间.实验表明,自适应阈值的Vibe算法能够准确检测复杂场景中的运动目标,并能够适应噪声干扰和光照变化,而基于Camshift优化的粒子滤波算法能够在目标快速运动、遮挡情况下对目标进行准确跟踪.     

基于改进的ViBe算法的红外目标检测

针对ViBe算法第一帧图像中含有运动的目标时容易引入"鬼影"及不能完整提取前景目标的问题,在原算法的基础上融合帧间差分法、Canny边缘检测,采用中值滤波、形态学算子进行后处理。实验结果表明,本文算法能很快消除"鬼影",并能比较完整地提取出红外运动目标。     

基于分块和改进粒子滤波的运动目标检测方法

为了快速准确地检测到视频场景中的运动目标,提出了一种基于分块和改进的粒子滤波的运动目标检测方 法。首先,对视频图像序列分块并提取每个图像块的颜色特征;然后,用改进的粒子滤波对每个图像块进行操作,计算 出每个块对应的粒子的权重;最后,根据粒子的平均权重建立背景模型,提取运动目标。将分块和粒子滤波相结合,能 够在不降低检测精度的基础上,大幅减少算法的计算量,提高算法的执行速度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁 棒性、杭噪性和抗光照变化能力,提取的运动目标更加完整。     

基于运动点积累的视频运动目标提取

通过对视频中运动目标特点的分析,提出了一种提取背景图像的算法。使用运动点积累的方法来更新背景图像,然后应用背景差分准确检测出场景中的运动目标。由于视觉的相似性,使得检测出的目标包含阴影,最后使用阴影滤波函数去除阴影,得到完整的运动物体。实验结果表明,本算法具有较好的实时性和适应性,能检测出比较完整的运动目标信息。     

基于ViBe改进的运动目标检测算法

运动目标检测一直是计算机视觉领域的重要研究方向,针对传统的ViBe算法容易出现鬼影、噪点和运动目标不完整等问题,提出一种基于ViBe改进算法的移动目标检测跟踪算法。通过连接区域的滤波操作,填充面积小于设定阈值的前景孔洞区域,以此限制散布在前景物体中的错误背景;通过检测图像的闪烁像素,更新存储之前的模板,并建立闪烁等级表,若某像素的闪烁等级大于等于设定的阈值,则将其从更新模版中移除,从而抑制更新模板中的闪烁区域。在动态视频中结果表明,该算法在满足实时性的前提下,可有效地改善传统ViBe算法,较好地提高运动目标检测效果。     

字典学习联合粒子滤波鲁棒跟踪

针对运动目标鲁棒跟踪问题,提出一种基于离线字典学习的视频目标跟踪鲁棒算法。采用字典编码方式提取目标的局部区域描述符,随后通过训练分类器将跟踪问题转化为背景和前景分类问题,最终通过粒子滤波对物体位置进行估计实现跟踪。该算法能够有效解决由于光照变化、背景复杂、快速运动、遮挡产生的跟踪困难。经过不同图像序列的实验对比表明,与现有方法相比,本文算法的鲁棒性较高。     

结合Camshift和Kalman预测的运动目标跟踪

针对单一的CamShift跟踪算法在目标发生遮挡时非常容易致使跟踪目标失败的问题,本文提出了一种基于CamShift和Kalman预测的跟踪算法。首先,采用帧间差分阈值法来快速、精确地检测和提取出运动目标;然后,通过在CamShift算法中使用运动目标的颜色特征,在图像序列中找到运动目标的所在位置和大小;最后,使用Kalman滤波预测目标的位置,进而有效地解决了背景中大面积相同颜色的干扰和目标部分被遮挡等问题。用无线遥控车完成了运动目标的跟踪实验,实验证明结合CamShift算法和Kalman预测滤波能实时、准确地跟踪目标。     

基于ViBe算法及Canny边缘检测的运动目标提取

为了能快速提取视频监控中的运动目标,提出将ViBe算法与Canny边缘检测算法相结合快速准确提取运动目标的方法。该方法利用ViBe算法检测运动目标,运用Canny算子提取运动目标边缘轮廓,并将其与通过区域填充得到的精确运动目标相"与",获取运动目标准确的外边界;通过膨胀、腐蚀、闭运算等数学形态学图像处理,得到运动目标完整检测区域,结合相对应视频序列帧可以提取运动目标。实验表明,该方法可以快速、实时地提取多运动目标。     

粒子滤波的视频目标跟踪算法研究

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具有广泛的应用前景.通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟踪的粒子滤波算法.在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背景干扰、尺寸变化等难以解决的问题.实验结果表明提出的方法达到了预期目标.     

融合HOG与ARMA模型的粒子滤波跟踪

传统的粒子滤波算法在跟踪目标受到相似背景干扰和遮挡或跟踪目标高速运动时,容易造成跟踪误差增大或跟踪失效的影响。针对室外运动目标跟踪的复杂性,提出一种对于干扰适应性较强的融合梯度方向直方图与自回归移动平均(ARMA)模型的粒子滤波跟踪方法。建立ARMA运动模型,用前两帧目标的位姿状态预测目标下一帧的状态,解决目标跟踪的角度变化与部分遮挡问题。实验结果表明,该模型能克服光照突变引发目标色彩突变的问题。     

基于粒子滤波和在线训练支持向量机的目标跟踪新方法

序列图像中运动目标跟踪的有效性和鲁棒性是一个非常富有挑战性的课题。为提高在运动背景条件下视觉目标跟踪的性能,克服复杂环境对跟踪算法准确性的影响,提出了一种基于粒子滤波和在线训练支持向量机的目标跟踪新方法。从目标的特征描述和提取着手,引入了积分直方图快速提取特征的方法,加快粒子滤波器运行速度,满足一定的实时性要求。同时,分析了运动背景条件下具有代表性的跟踪算法的本质和特性,结合目标识别创新性地提出在线训练支持向量机的方法,通过在线识别信息和跟踪信息的融合保证算法具备较强的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效的解决动态背景条件下遮挡、光照变化和运动模糊等复杂情况下,对目标进行准确、有效、近乎实时的跟踪。     

2DPCA与稀疏表示模型的运动目标跟踪法

为了提高目标跟踪的准确性,针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题,提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数,减少计算复杂度,采用粒子滤波算法跟踪序列图像中的运动目标,采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其他运动目标跟踪算法,该算法可以更准确跟踪视频图像中的运动目标,并对光照和姿态变化具有良好的鲁棒性,对于严重遮挡目标跟踪问题,具有明显的优势。     

融合前景判别和圆形搜索的目标跟踪算法

针对运动目标在发生遮挡、形变、旋转和光照等变化时会导致跟踪误差大甚至丢失目标以及传统跟踪算法实时性差的问题,提出了一种融合前景判别和圆形搜索（CS）的目标跟踪算法。该算法采用了图像感知哈希技术来描述与匹配跟踪目标,跟踪过程使用了两种跟踪策略相结合的方法,能够有效地解决上述问题。首先,根据目标运动方向的不确定性和帧间目标运动的缓慢性,通过CS算法搜索当前帧局部（目标周围）最佳匹配位置;然后,采用前景判别PBAS算法搜索当前帧全局最优目标前景;最终,选取两者与目标模板相似度更高者为跟踪结果,并根据匹配阈值判断是否更新目标模板。实验结果表明,所提算法在精度、准确率和实时性上都比MeanShift算法更好,在目标非快速运动时有较好的跟踪优势。     

高斯核函数卷积神经网络跟踪算法

针对深度学习跟踪算法训练样本缺少、训练费时、算法复杂度高等问题,引入高斯核函数进行加速,提出一种无需训练的简化卷积神经网络跟踪算法。首先,对初始帧目标进行归一化处理并聚类提取一系列初始滤波器组,跟踪过程中结合目标背景信息与前景候选目标进行卷积;然后,提取目标简单抽象特征;最后,将简单层的卷积结果进行叠加得到目标的深层次特征表达。通过高斯核函数加速来提高算法中全部卷积运算的速度,利用目标的局部结构特征信息,对网络各阶段滤波器进行更新,结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪。在CVPR2013跟踪数据集上的实验表明,本文方法脱离了繁琐深度学习运行环境,能克服低分辨率下目标局部遮挡与形变等问题,提高复杂背景下的跟踪效率。     

Robust tracking with adaptive appearance learning and occlusion detection

It is still challenging to design a robust and efficient tracking algorithm in complex scenes. We propose a new object tracking algorithm with adaptive appearance learning and occlusion detection in an efficient self-tuning particle filter framework. The appearance of an object is modeled with a set of weighted and ordered submanifolds, which can guarantee the adaptability when there is fast illumination or pose change. To overcome the occlusion problem, we use the reconstruction error data of the appearance model to extract occlusion region by graph cuts. And the tracking result is improved with feedback of occlusion detection. The motion model is also integrated with adaptability to overcome the abrupt motion problem. To improve the efficiency of particle filter, the number of samples is tuned with respect to the scene conditions. Experimental results demonstrate that our algorithm can achieve great robustness, high accuracy and good efficiency in challenging scenes.     

前景判别的局部模型匹配目标跟踪

目的 在复杂背景下,传统模型匹配的跟踪方法只考虑了目标自身特征,没有充分考虑与其所处图像的关系,尤其是目标发生遮挡时,易发生跟踪漂移,甚至丢失目标。针对上述问题,提出一种前景判别的局部模型匹配(FDLM)跟踪算法。方法 首先选取图像帧序列前m帧进行跟踪训练,将每帧图像分割成若干超像素块。然后,将所有的超像素块组建向量簇,利用判别外观模型建立包含超像素块的目标模型。最后,将建立的目标模型作为匹配模板,采用期望最大化(EM)估计图像的前景信息,通过前景判别进行局部模型匹配,确定跟踪目标。结果 本文算法在前景判别和模型匹配等方面能准确有效地适应视频场景中目标状态的复杂变化,较好地解决各种不确定因素干扰下的跟踪漂移问题,和一些优秀的跟踪算法相比,可以达到相同甚至更高的跟踪精度,在Girl、Lemming、Liquor、Shop、Woman、Bolt、CarDark、David以及Basketball视频序列下的平均中心误差分别为9.76、28.65、19.41、5.22、8.26、7.69、8.13、11.36、7.66,跟踪重叠率分别为0.69、0.61、0.77、0.74、0.80、0.79、0.79、0.75、0.69。结论 实验结果表明,本文算法能够自适应地实时更新噪声模型参数并较准确估计图像的前景信息,排除背景信息干扰,在部分遮挡、目标形变、光照变化、复杂背景等条件下具有跟踪准确、适应性强的特点。     

基于Meanshift和粒子滤波的行人目标跟踪方法

针对粒子滤波跟踪算法计算代价大以及Meanshift跟踪算法容易陷入局部极值等问题,提出一种嵌入均值优化的粒子滤波跟踪算法。该算法根据粒子滤波的运动模型估计目标区域位置,利用Bhattacharyya距离度量粒子区域和目标模型的相似性,并根据相似性来更新粒子权值,使用Meanshift优化算法改善粒子的估计位置,使得这些粒子的候选区域能更加接近目标模板,极大提高了粒子的使用效率。实验结果表明,该算法能够有效进行人的跟踪,处理人的短暂遮挡问题,性能优于粒子滤波算法,有较好的实用性。     

基于自适应时空码书的粒子滤波多目标跟踪

提出一种基于自适应时空码书检测模型的粒子滤波多目标跟踪算法。使用时空码书模型进行前景背景分割,检测出前景目标,在该模型上加入目标自适应过程。将自适应时空码书检测的结果作为粒子滤波跟踪算法的初始目标状态,通过关联算法和粒子滤波实现多目标跟踪。自适应时空码书模型能明显降低对前景目标的误检率,抑制噪声干扰。实验结果表明,该算法能够在有干扰的复杂背景下实现对运动多目标的快速捕获,并有效提高跟踪的可靠性和精度。