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在运动目标跟踪方面,运动目标跟踪算法直接影响着运动目标跟踪的准确性和稳定性,现有的目标跟踪算法大多是基于特征或运动信息的,虽然能够完成对运动目标的可靠跟踪,但是需要处理的数据量大,运算复杂,很难达到实时跟踪的要求。本文首先阐述了跟踪算法中模板相关匹配算法的基本原理,然后跟踪系统的实际需求,详述了投影法快速定位目标跟踪的方法,并给出了投影算法跟踪的实验结果,该算法基本能满足跟踪系统中运算量小和实时性的要求。 相似文献
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智能视频监控中目标跟踪的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
目标跟踪是智能监控领域的关键技术,本文主要是研究实现这一关键技术。提出一种融合运动目标的面积和矩特征进行匹配的算法,并结合运动估计算法对下一时刻目标最可能存在的方位进行预测,实现了对运动目标的跟踪。实验表明该算法能够准确跟踪运动目标,在一定程度上满足了实时性的要求。 相似文献
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在自主式移动机器人对运动目标进行跟踪时,视觉系统主要完成目标的识别与跟踪,提高目标识别与跟踪的实时性和准确性是保证机器人跟踪顺利进行的关键。针对此提出了一种基于颜色色度Hs的向量判定算法,并运用这种算法结合动态窗口和螺旋扫描等技术,有效地提高了目标识别与跟踪的实时性和准确性。 相似文献
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基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。 相似文献
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针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法。首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法三种检测算法对比,采用背景差分法得到的运动目标区域矩形特征参数作为Camshift的初始化参数,取代一般Camshift算法利用颜色特征的跟踪。最后对改进的算法和一般Camshift进行仿真对比实验。实验结果表明,结合背景差分法和连续Camshift算法的运动目标跟踪在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。 相似文献
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鉴于连续自适应均值漂移(Camshift)算法在光照变化,相似背景颜色干扰及目标遮挡时鲁棒性不高,易造成跟踪错误等问题,提出了一种联合多特征和最大类间方差法的视频运动目标跟踪算法。该算法将色度直方图、梯度方向直方图和LBP纹理特征进行巧妙的融合,构建了一种高效的联合直方图目标外观特征模型,并在Camshift算法中嵌入最大类间方差法,增强目标和背景的区分度。不同场景的视频跟踪结果表明,改进算法有效克服了传统Camshift算法应对光照变化、颜色干扰和目标遮挡的缺点,与同类算法相比,具有更高的准确度和鲁棒性。 相似文献
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Camshift算法是对MeanShift算法的改进,它可以解决目标尺度缩放、持续跟踪等问题。但是当目标颜色与背景颜色接近或者目标遇到旋转问题时,Camshift算法容易失效。而SIFT算子对旋转、亮度变化保持不变性,对颜色相近也保持一定的稳定性,所以本文提出一种Camshift与SIFT算子线性融合的目标跟踪算法。首先利用Camshift算法来对目标进行初步的跟踪,得到跟踪区域,再利用SIFT特征向量来匹配目标区域与跟踪区域,得到SIFT的匹配和校正结果,再将两种算法的结果进行线性融合,得到最终的跟踪结果。实验结果表明,本文提出的方法可以有效地解决跟踪过程中出现的旋转、颜色相近等问题。 相似文献
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文中利用目标加速度运动位移方程,预测下一时刻目标可能移动的位置,使用预测位置误差方程,估测运动目标搜索范围,并且通过启动多个Camshift跟踪器的方法,改进Camshift算法。仿真实验表明,该方法有效地克服了Camshift算法自身的缺陷,即使是加速运动的目标,也可准确地预测运动目标的位置,并且有效提高了对遮挡目标跟踪和多个人脸目标跟踪的鲁棒性。 相似文献
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基于多目标Camshift手势识别 总被引:1,自引:0,他引:1
基于单目视觉下的手势识别技术一般由手势建模、特征提取、手势匹配等几个关键技术构成。手势跟踪算法目前主流的是粒子滤波算法和Camshift算法。系统采用Camshift算法,将人手图像由RGB空间转换到HSV空间后,在HSV空间利用半自动预定义模板颜色对人手进行分割,并对其进行改进实现多目标跟踪,由于Camshift算法为半自动算法,在对手势进行跟踪前需对手势进行手动标定,系统采用了手势跟踪与手势识别技术结合的方法,改进了Camshift算法,解决了Camshift的半自动问题和实现多目标跟踪,实现双手的手势识别。 相似文献
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在数字图像处理过程中,运动目标的有效检测是一个重要的前提。文中针对现实环境下光线的多变性,提出了一种有效的运动手势检测和跟踪方法。在三帧差法的基础上,结合Camshift运动目标跟踪法、单高斯建模法和自适应阈值提取方法,从而解决了传统帧差法无法适应光线复杂变化的问题。同时,通过使用Camshift跟踪算法对检测出的手势进行跟踪,并实时建立肤色高斯模型自动适应光线的变化以及其光线变化所带来的干扰。经实验表明,该算法可有效检测出运动目标并进行跟踪,另外还可排除光线发生突变所造成的影响。 相似文献
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将梯度信息引入到Camshift算法之中,定义Camshift算法的梯度模型。依据运动目标和背景图像直方图的Bhattacharyya距离来动态决定梯度模型在查找算法中的决定权重,减小加入梯度后对算法时效性的影响;在Camshift算法求运动目标色调分量的过程中,改进由RGB空间到HSV空间转换计算的方法,减少反余弦和开方运算。在色调分量Hue基础上定义一种Hue分量,提高颜色空间之间的转换效率;在对目标跟踪框内颜色直方图进行计算时,以选取框重心位置为中心,距离中心越远的像素在颜色直方图中的比重越小.减小在选取运动物体初始位置时引入的背景噪声,提高跟踪算法的稳定性。实验证明:经过上述的改进,使得传统的Camshift算法在背景颜色与运动目标和有相似颜色物体对运动目标造成干扰的情况下的跟踪鲁棒性得到提高。 相似文献
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