基于自适应粒子滤波的跳水运动视频跟踪算法

用传统粒子滤波算法对跳水运动视频跟踪存在两个突出问题:观测模型不能适应运动员身体的表观变化;运动模型不能准确预测运动员位置的快速改变。针对这两个问题,本文提出一种自适应粒子滤波算法。该算法在粒子滤波框架下引入一种自适应观测模型,并且根据跟踪误差与运动员动作改变幅度的大小,自适应选择噪声方差和粒子数量。实验结果表明,本文算法比传统粒子滤波算法具有更低的跟踪误差率,而且在运动员动作改变幅度变大时有更好的鲁棒性。     

自适应模型更新的多特征融合目标跟踪算法

针对目标在运动过程中存在遮挡、光照变化、背景因素等复杂情况下的跟踪问题,提出了一种多特征融合的跟踪算法;利用背景加权后的联合直方图来描述目标的灰度和纹理特征信息,提出一种多帧加权组合的模板更新策略,对模板特征分布进行自适应更新,基于当前粒子特征信息可信度加权设计了一种自适应特征融合观测模型,并结合到粒子滤波算法中,从而提高了跟踪算法的场景适应能力;实验结果表明;与基于单一特征的算法相比,该算法的适应性更强,能有效跟踪复杂场景下的运动目标.     

自适应尺度目标跟踪算法

针对复杂情况下变尺度目标跟踪问题,提出一种基于粒子滤波的自适应尺度目标跟踪算法.根据参考目标的颜色分布,将参考目标分为多个区域,每个区域的颜色分布用高斯模型表示,区域的位置关系构成了对参考目标的空间约束;根据目标分割区域的颜色分布和空间约束关系构造目标外观模型,结合粒子滤波搜索目标位置并检测目标的尺度变化.目标外观模型同时包含了空间及颜色信息,提高了跟踪算法在复杂情况下检测目标尺度变化的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法在目标具有明显尺度变化、姿态改变和部分遮挡的情况下,可以获得准确和鲁棒的跟踪结果.     

自适应跟踪与多特征融合的目标跟踪算法

Staple算法采用固定权重与学习率的方式,导致其在物体模糊等场景下跟踪精度低.为此,提出一种自适应跟踪与多特征融合的目标跟踪算法(adp-Staple).特征融合与跟踪过程中引入两种不同置信因子提升跟踪精度,特征提取过程引入主成分分析降维技术提升跟踪速度.在OTB-50与OTB-100数据集上进行对比实验,其结果表明,adp-Staple算法较传统Staple算法有更好的跟踪效果,在运动模糊等场景中有更强的鲁棒性.     

自适应特征融合的相关滤波跟踪算法

为提高复杂背景下目标跟踪的鲁棒性,提出一种基于相关滤波的自适应特征融合目标跟踪算法.在HOG特征基础上,增加HSV颜色概率直方图,以此获得准确的位置预测.然后分别训练颜色名和HOG特征,并根据两个响应图的峰值自适应地分配融合系数,进而基于尺度池方法,采用多通道特征实现目标的尺度估计.模型的高置信度更新由两个响应图的平均...     

复杂背景下视频运动目标跟踪算法研究

随着视频监控技术的进步,运动目标跟踪作为计算机视觉领域的难点问题,具有广阔的发展前景,其采用的算法种类繁多,效果也各有千秋。结合文献资料介绍了目前普遍适用的四种目标跟踪算法,对比分析了其优势和局限性,可以综合采用两种以上算法进行跟踪研究来提高目标跟踪识别的精度和效率。最后归纳总结了目标跟踪算法亟待解决的问题和研究趋势,对未来跟踪算法的发展进行展望。     

基于自适应粒子滤波器的物体跟踪

利用分类概念及粒子滤波理论,提出了一种基于自适应粒子滤波器的物体跟踪算法。将Boosting算法引入粒子滤波器,构建了自适应粒子滤波器,该方法首先利用背景信息和目标信息建立特征分类器,将分类器的输出结果作为粒子滤波系统观测的重要信息,进行粒子权值的计算,并在跟踪过程中不断更新特征分类器,从而自适应地更新粒子的权值。实验结果表明,该算法可以根据背景信息的不同自适应地选择特征,对于存在遮挡、形变及背景干扰等情况,依然可以很好地对目标进行稳定跟踪。     

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。     

基于颜色特征与SIFT特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对序列图像中的运动目标在跟踪过程中发生运动模糊以及部分遮挡的问题进行了研究, 提出一种将改进的颜色直方图特征模型与尺度不变特征（SIFT）模型相融合的粒子滤波跟踪算法。采用基于模糊逻辑的方法, 根据当前跟踪环境自适应调节两种特征信息的权重, 从而实现特征信息间的融合, 提高描述目标观测的可靠性。实验结果证明, 该算法优于传统的单特征或采用固定权值的多特征目标跟踪算法。     

复杂运动状态的视频目标跟踪自适应切换算法

针对实际环境中运动目标的状态转移模型以及随机噪声分布存在的不确定性,提出了一种适用于复杂运动状态的视频目标跟踪算法。该算法同时结合了Kalman滤波(KF)实时性好的优点,以及粒子滤波(PF)能同时处理非线性、非高斯滤波问题的优点,通过对Kalman滤波性能进行分析,定义了评价滤波性能优劣的参数并作为判断条件,实现了不同运动状态下Kalman滤波和粒子滤波自适应切换。通过实验表明该方法在目标运动状态发生显著变化时仍能够实现稳定跟踪,同时具有较高的跟踪精度。     

闪烁噪声下轨道机动目标自适应鲁棒跟踪算法

针对闪烁噪声下存在未知机动的空间目标跟踪问题,将自适应鲁棒滤波技术嵌入到无迹卡尔曼滤波,设计自适应鲁棒无迹卡尔曼滤波(ARUKF),再利用ARUKF产生粒子滤波的重要性密度函数,从而得到一种自适应鲁棒无迹粒子滤波(ARUPF)算法。将ARUPF与瞬态跟踪模型相结合,对空间机动目标进行自主跟踪。实验结果表明,该算法在跟踪精度和鲁棒性方面优于传统的跟踪算法。     

自适应粒子滤波在人体跟踪过程中的应用

人体运动跟踪技术近年来在图像处理与计算机视觉领域引起很多关注,在当前一些重要研究和应用领域有着广泛的需求。在以往跟踪方法的基础上提出了基于决策规则的自适应粒子滤波的无标记运动目标跟踪方法。利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到运动模型及基于关节模型的相似性计算,巧妙地利用自适应粒子滤波对运动目标进行实时跟踪,使得在粒子滤波过程中,可以根据实际滤波情况在线调节粒子数。实验表明,提出的算法鲁棒性好,跟踪速度比基于传统粒子滤波的快。     

基于多特征融合的粒子滤波视频跟踪算法

将颜色特征和边缘特征融合在粒子滤波跟踪框架中,并在原有跟踪算法的基础上提出改进算法,加入许多优化机制,包括利用HSV颜色模型对目标颜色特征进行核密度无参估计,使用更符合目标实际运动特性的动态模型以及利用均值偏移聚类粒子等。同时,在边缘特征匹配中引入均值偏移,通过加入边缘预处理过程,使各粒子权值的分布更加符合实际情况。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和实时性。     

运动目标检测与跟踪的DSP实现

研究了运动目标检测与跟踪的DSP（DigitalSignalProcessor）实现算法,以形心跟踪算法为整个处理系统的核心。采用目标形心跟踪算法,通过目标分割阶段的目标标记,如目标面积、周长、形心位置等信息的提取建立目标跟踪波门,实现目标的连续跟踪,并将此算法移植到sEED—VPM642硬件平台,实验结果表明能够达到预定目标。此外,为了克服形心算法的准确性和实时性缺陷,采用粒子滤波对算法进行必要的扩展,从MATLAB的仿真结果看,除个别采样点存在误差较大的情况,真实值曲线与粒子滤波跟踪曲线拟合较好。     

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。     

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。     

OFDM系统中的时变频偏跟踪算法

为了减小载波频率偏差对OFDM系统的影响,提出了一种改进的最小均方自适应算法来进行频偏跟踪,并对多种时变频偏的情况进行了计算机仿真,得到了跟踪曲线和频偏补偿前后的BPSK星座图。理论分析和仿真结果表明,由于本文的算法收敛速度快,对时变频偏的跟踪达到了较好的效果,提高了OFDM系统解调性能,克服了非自适应方法和跟踪缓慢的自适应算法难以适应时变频偏的缺点。     

基于自适应特征的地标跟踪算法

为实现无人直升机的地标跟踪,将在线特征选择过程嵌入粒子滤波算法,采用自适应的状态转移模型,在跟踪过程中利用R、G、B值的线性组合作为候选特征集,对特征的目标区域和背景区域的颜色直方图分布进行统计,根据获得的对数似然比,选择区分度最好的特征计算似然图像,并通过2种途径获得2组粒子,用于估计目标位置。实验结果表明,该算法跟踪精度较高,鲁棒性较强。