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。     

粒子滤波目标跟踪算法综述

随着人工智能科学的发展,目标跟踪成为中外学者研究的热点,近年来很多目标跟踪算法相继被提出,其中,经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。然而,在实际情况中,目标跟踪过程常涉及到非线性非高斯问题,由于粒子滤波算法在非线性非高斯系统中有较好的性能,因此将其引入目标跟踪研究领域。针对粒子滤波算法存在的跟踪精度差、实时性不高等问题,近年来国内外学者提出很多改进方法。从特征融合、算法融合和自适应粒子滤波三个方面介绍了相关改进方法的基本思想,展望了粒子滤波算法在目标跟踪领域的发展方向。     

基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪

经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.     

融合相关粒子滤波目标跟踪算法

相关滤波算法因其优越的高效性和鲁棒性被广泛应用于目标跟踪领域,但是该算法无法很好地处理目标遮挡和尺度变化等问题。针对该现象,提出了一种融合相关粒子滤波目标跟踪算法,该算法采用多个相关滤波器,学习到更多目标信息和背景信息,提高了目标与背景辨识度,并且引进了粒子滤波随机采样策略,在目标离开遮挡物时能够快速捕捉到目标。在尺度估计中引入了多尺度因子,对定位到的目标进行多尺度缩放,选用与滤波器响应值最大区域对应的尺度因子作为缩放比例,从而对目标进行尺度更新;粒子滤波算法随着粒子数目的增加,其计算量也随着增加,针对该问题,提出了基于粒子繁衍的重采样算法,在跟踪效率上做了提升。对提出的算法进行了三部分对比实验,实验结果验证了提出算法在处理目标遮挡和尺度变化问题上的有效性。     

基于多观测模型的粒子滤波头部跟踪算法

粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。     

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。     

基于传声器阵列网络的改进高斯粒子跟踪算法

针对传声器阵列网络中目标跟踪的特点,建立了基于声阵列网络的目标跟踪模型,在此基础上,提出了一种改进的高斯粒子滤波(GPF)算法。该算法将扩展卡尔曼滤波的状态更新方法引入到GPF算法中,并通过直接更新状态量的高斯分布参数来取代传统GPF中逐个更新粒子的方法。通过蒙特—卡罗仿真结果表明:与扩展卡尔曼粒子滤波(EPF)和传统的GPF算法相比,该算法表现出较高的精度和稳定性。     

尺度自适应的压缩跟踪算法

针对原始压缩跟踪使用固定大小的跟踪框来跟踪目标,提出一种尺度自适应的压缩跟踪算法,在原始的压缩跟踪算法的基础上加入粒子滤波方法,利用分类器的响应产生粒子权重,根据粒子权重大小重新采样,从而避免了粒子退化,利用一个2阶的状态转换模型去估计目标的当前位置和尺度大小,使得跟踪算法能适应运动目标的尺度变化。实验结果表明,与原始的压缩跟踪算法相比,该算法在视频流中的跟踪性能得到提升。     

余弦权重逆稀疏框架视频目标跟踪算法

针对目标跟踪的遮挡与局部形变,提出局部余弦相似度训练权重的逆稀疏视觉目标跟踪策略。借鉴参数空间的粒子滤波的核心思想,以逆稀疏表示为理论框架,用候选目标重构模板获得候选目标的稀疏表示系数,依据表示系数分布特征筛选出最佳候选目标。为克服遮挡影响,引入新的目标函数构建模板的局部块判别能力：计算正负样本与模板之间的局部余弦相似度差值,利用二次优化,更新具有判别能力的权重。依据权重信息综合进行有选择的模板更新,避免模板更新的无效性。多组实验结果表明,该算法在部分遮挡等复杂环境下,仍然可以准确地跟踪目标,相比已有算法具有自己的优势。     

基于分块颜色直方图和粒子滤波的物体跟踪

在使用粒子滤波的跟踪方法中,颜色直方图经常被用来作为目标特征。但是普通的颜色直方图易受与跟踪物颜色相似的背景和其他物体的干扰,并且在跟踪目标被部分遮挡后性能也将下降。为解决这些问题,受hog特征启发,提出一种分块重叠的颜色直方图,并且根据分块直方图特点,重新设计了粒子滤波系统的权重计算方法和模型更新方法。实验证明该系统优于传统的颜色直方图特征。     

基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法

针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图来建立相关滤波器模板;然后通过VGG网络对后续帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图和仿射变换平均特征图;其次与核相关滤波跟踪算法相结合,自适应确定目标位置和最终目标位置;最后自适应更新最终平均特征图和最终相关滤波器模板。实验结果表明,本文算法在目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,仍具有较高的目标跟踪精度和较强的鲁棒性。     

一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法

针对复杂背景下目标被部分遮挡时的稳定跟踪问题,提出一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法。该方法将图模型应用于粒子滤波之中。首先,融合颜色和边缘特征建立目标的观测模型,构建粒子滤波框架。然后,选取目标特征区域,将一个目标分成几个部分,每一部分作为图的一个顶点,建立图模型。最后,将图模型应用于粒子滤波,目标跟踪过程中,图模型中每一个部分的状态信息可以传送给其它部分。实验结果表明,当目标被部分遮挡的情况下,该方法能够估计出遮挡部分的状态,实现稳定的跟踪目标。     

基于视频跟踪系统的卡尔曼滤波器方法研究

针对运动物体速度以及形状容易发生变化,导致目标跟踪失败等问题,本文提出了一种基于卡尔曼滤波模型,同时考虑跟踪状态的马尔科夫性设计而成新的跟踪算法。算法首先建立目标状态和观测值的转移变化矩阵模型,然后依据马尔科夫性简化传统卡尔曼滤波算法模型,对目标方位和速度进行预判断。在此基础上,结合传统模板匹配和更新机制,在预测范围内搜索目标,并依据目标变化等因素更新模板的选择,从而保证在快速搜索目标的同时动态地调整模板,确保跟踪目标在发生形变或者加速等状态下能够实现稳定跟踪。实验结果验证了本文算法的有效性和实用性。     

视觉目标跟踪方法研究综述

目的 随着军事侦察任务设备的发展,红外与可见光侦察技术成为军事装备中的主要侦察手段。研究视觉目标跟踪技术对提高任务设备的全天候目标侦察、目标跟踪、目标定位等战场情报获取能力具有重要意义。目前,对视觉目标跟踪技术的研究越来越深入,目标跟踪的方法和种类也越来越丰富。本文对目前应用较为广泛的4种视觉目标跟踪方法进行研究综述,为后续国内外研究者对目标跟踪相关理论及发展研究工作提供基础。方法 通过对视觉目标跟踪技术难点问题进行分析,根据目标跟踪方法建模方式的不同,将视觉目标跟踪方法分为生成式模型方法与判别式模型方法。分别对生成式模型跟踪算法中的均值漂移目标跟踪方法和粒子滤波目标跟踪方法,判别式模型跟踪算法中的相关滤波目标跟踪方法和深度学习目标跟踪方法进行研究。首先分别对4种跟踪算法的基本原理进行介绍,然后针对4种跟踪算法基本原理的不足和对应目标跟踪中的难点问题进行分析,最后针对目标跟踪的难点问题,给出对应算法的主流改进方案。结果 针对视觉目标跟踪相关技术研究进展,结合无人机侦察任务需求,对跟踪算法实际应用中存在的重点解决问题与相关目标跟踪的难点问题进行分析,给出目前的解决方案与不足,探讨研究未来无人机目标侦察跟踪技术的发展方向。结论 视觉目标跟踪技术已经取得了显著的进展,在侦察任务中的应用越来越广泛。但目标跟踪技术仍然是非常具有挑战性的问题,目标跟踪中的相关理论有待进一步完善和改进,由于实际应用中的场景复杂,目标跟踪的难点问题的挑战性更大,因此容易导致跟踪效果不佳。针对不同的应用环境,结合具体不同军事装备的特点,研究相对精确和鲁棒并且满足实时性要求的视觉目标跟踪算法,对提升装备的全天候侦察目标信息获取能力具有重要意义。     

Particle swarm optimization–Markov Chain Monte Carlo for accurate visual tracking with adaptive template update

A novel tracking method is proposed, which infers a target state and appearance template simultaneously. With this simultaneous inference, the method accurately estimates the target state and robustly updates the target template. The joint inference is performed by using the proposed particle swarm optimization–Markov chain Monte Carlo (PSO–MCMC) sampling method. PSO–MCMC is a combination of the particle swarm optimization (PSO) and Markov chain Monte Carlo sampling (MCMC), in which the PSO evolutionary algorithm and MCMC aim to find the target state and appearance template, respectively. The PSO can handle multi-modality in the target state and is therefore superior to a standard particle filter. Thus, PSO–MCMC achieves better performance in terms of accuracy when compared to the recently proposed particle MCMC. Experimental results demonstrate that the proposed tracker adaptively updates the target template and outperforms state-of-the-art tracking methods on a benchmark dataset.     

利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法

随着摄像终端的增多以及自动视频分析需求量的增大,针对视频序列中存在突然运动、遮挡、运动模糊等干扰因素时传统视觉目标跟踪方法很难获得鲁棒性高、精确稳定的目标跟踪的问题,提出了利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法。首先,基于非线性动力学预测进行混沌建模,利用混沌映射的梯度优化函数来搜索状态空间以找到参考轨迹;然后设计了一种用于视觉跟踪的混沌粒子滤波器,并改进运动表观模型,引入颜色、纹理和深度的特征完善滤波器的性能;最后,将多特征混沌粒子滤波器与其他视觉目标跟踪方法应用于VOT17和TB 数据集进行对比分析,以论证该方法的准确性。结果表明,提出的多特征混沌粒子滤波方法显著减少了粒子数量、搜索空间和滤波器发散,其精度高出其他方法约10%,在突然运动、遮挡和运动模糊等情况下整体性能优于其他几种对比方法。     

Improved infrared small target detection and tracking method based on new intelligence particle filter

Track‐before‐detect algorithm based on the particle filter algorithm has the problems of low tracking precision, poor particles, and requiring a large amount of particles to be calculated in a low signal‐to‐noise ratio, which is difficult to meet the accuracy and speed required by the modern infrared search and tracking system. In this paper, an improved infrared small target detection and tracking method based on a new particle filter is proposed. This is where particles are used to represent an individual bat to imitate the hunting process of bats. By adjusting loudness, frequency, and impulse emissivity of a particle swarm, the optimal particle at that time is followed to search in the solution space. In addition, the global search and the local search can also be dynamically switched to improve the quality and distribution of the particle swarm. The performance of the proposed algorithm is tested in a simulation scene and the real scene of the infrared small target detection and tracking. Experimental results show that the proposed algorithm improves the performance of the infrared searching and tracking system.     

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。     

稀疏编码目标跟踪方法研究

针对稀疏表示用于目标跟踪时存在重构误差表示不够精确、目标模板更新错误等问题,提出一种改进的稀疏编码模型。该模型无需重构误差满足特定的先验概率分布,且加入对编码系数的自适应约束,可以取得更优的编码向量,使得跟踪结果更为准确。在此基础上,将这种改进的编码模型与粒子滤波目标跟踪算法相结合,研究并实现一种新的基于鲁棒稀疏编码模型的目标跟踪方法。该方法对每个粒子的采样区域进行编码,用所得的稀疏编码向量作为当前粒子的观测量,并采用目标模板分级更新策略,使得目标模板更加准确。实验结果表明,方法可以较好地解决目标部分遮挡和光照变化等干扰下的目标跟踪问题。