基于帧间差分和运动估计的Camshift目标跟踪算法

针对Camshift算法无法适应目标的高速运动、复杂背景和遮挡的局限性,本文提出结合帧间差分法和运动估计对Camshift算法进行改进.首先在颜色概率分布图计算中通过帧间差分法加入目标运动信息,实现自动初始化跟踪并排除与目标相似背景颜色的干扰.之后在搜索窗传递过程中预测目标的位置,根据跟踪状态对搜索窗进行调整,以实现对高速运动目标的跟踪.实验表明新算法在目标高速运动、遮挡、和同色干扰情况下,仍能进行有效跟踪.     

基于肤色识别的人机交互方法在游戏中的应用研究

利用计算机视觉技术实现游戏人机交互来提高游戏的娱乐性,是当前国内外应用研究的热点。文中提出了采用肤色检测技术应用于游戏交互的方法。通过摄像头对肤色进行采样,再利用统计方法对皮肤颜色进行分析建立肤色模型;采用背景差分阈值分割法和Camshift算法进行手势跟踪监测,获取手的位置;将手的位置作为信号传递给游戏角色,从而控制游戏。在VC＋＋6.0下,使用OpenCV和OpenGL开源库,构建了普通摄像头视觉游戏实验平台,通过手势的运动轨迹控制粒子系统喷射方向。实验结果表明,通过肤色进行手势跟踪监测,进而控制游戏角色运动,具有很好的实时性和交互性。     

Camshift算法中搜索区域像素筛选的研究与改进

近年来Camshift由于具有对目标形变不敏感,实时性好等特点而倍受青睐。然而传统的camshift算法仍存在一些缺陷,由于图像质量等原因,需要对目标区域的像素进行选取,以消除这一干扰对生成的颜色直方图带来的误差,本文提出了对搜索窗口大小的调整设置保护措施以及采用自适应筛选阈值的方法防止上述问题。通过实验对比,相比于传统camshift算法,改进的cam-shift算法在对目标跟踪的稳定性和准确性方面有明显的提高,对背景的适应能力更强。     

变电站外围监视入侵鼠类的目标跟踪研究

针对变电站围墙外鼠类动物的监视问题,提出一种基于监控视频图像处理的多特征融合Camshift目标跟踪算法。采用多特征融合的方式,消除背景干扰,并引入线性外推法预测机制,通过预测目标的空间位置信息,矫正Camshift算法搜索框的中心位置,解决因目标受到遮挡或运动速度过快,导致跟踪框漂移的问题。与传统的Camshift算法进行对比,实验结果表明,该算法能有效消除背景干扰,且鼠类目标被严重遮挡或快速运动时,仍能准确跟踪。     

移动机器人实时目标跟踪系统设计与实现

针对单目视觉移动机器人目标跟踪的实时性和鲁棒性要求,提出了基于Kalman滤波器的改进Camshift算法检测和定位目标.将Kalman预测值作为目标初始位置,补偿摄像头和目标相对运动导致的目标在图像中的偏移.在系统“跟丢”后判断目标丢失的原因,根据原因自适应拓展搜索窗口作为Cam-shift算法的下一帧初始搜索窗口.为了验证改进算法的有效性,自主研制了一种应用该算法的履带式机器人实时目标跟踪系统.实验结果表明:该系统具有很好的鲁棒性和实时性.     

适用于遮挡和目标尺度变化的改进 Camshift 算法磁

目前,复杂场景下的目标跟踪仍然是智能视频监控领域的一个难点问题,论文针对遮挡和目标尺度变化这两种复杂场景,提出了一种改进的Camshift算法,该算法采用分块跟踪来处理遮挡问题,同时,考虑到遮挡时不应更新模板,目标尺度变化时应该更新模板,采用自适应模板更新机制来局部更新模板,避免错误的模板更新,最后,引入了对目标尺寸变化具有鲁棒性的几何关系直方图来辅助描述运动目标。实验结果表明,该算法既能很好地适应目标的尺度变化,又具有较好的抗遮挡能力,能够保持良好的跟踪效果。     

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Camshift算法的运动对象跟踪研究

论文改进了传统的Camshift算法,利用时间差分法来获取运动视频初始跟踪窗口的同时,提出了一种检测跟踪丢失并进行及时校正的机制;解决了传统算法由于摄像机的抖动、运动对象的不规则运动以及场景的切换等因素造成的目标丢失问题,保证了目标跟踪的实时性和有效性.     

基于Camshift的人脸跟踪算法

Camshift跟踪算法具有很好的实时性,但是也存在不能实现自动跟踪,跟踪过程中鲁棒性不强,遇到遮挡问题跟踪失效,只能进行单人脸跟踪等问题.针对这些问题,提出了基于改进Camshift的人脸跟踪算法,该算法结合了Adaboost人脸检测算法并改进了原算法中的颜色直方图模型.以实际人脸检测与跟踪实验为例,证明了该算法在人脸自动检测跟踪过程中具有速度快、准确度高,同时可以跟踪多个人脸,能有效克服跟踪过程中遮挡问题等.     

交比不变的Camshift跟踪方法

为了提高Camshift跟踪方法在复杂环境下的跟踪性能,应用被跟踪目标内部各特征像素间的交比不变原理,提出了一种改进的Camshift跟踪方法。该方法通过分析被跟踪的目标模型,计算出其内部各特征像素间的坐标关系;将内部数据间的交比不变量作为所提出的跟踪方法的约束条件,对跟踪错误的像素点进行校正,并将跟踪过程中连续两帧图像的内部特征像素间的距离比作为跟踪效果的评判标准。用改进的Camshift跟踪方法分别对标准测试视频内的视频信息和实际拍摄的视频信息进行了测试。结果显示,该方法在两种复杂环境实验条件下,跟踪目标的距离偏差都能保持在15pixel以内,对单帧图像平均处理时间在20ms以内。试验结果表明,该方法对复杂环境下的目标具有良好的跟踪效果,跟踪性能稳定,跟踪效率高,可以满足跟踪系统实时性的要求。