一种面向城市复杂路网最短路径提取的定向收敛算法*

为提高城市复杂路网最短路径提取的效率,针对路网数据量大、结构密集等特点,研究了路网节点之间最短路径的分布特征,通过引入收敛点方式,设计并实现了一种面向复杂路网最短路径快速提取的定向收敛算法。为检验该算法的有效性,利用某城市道路交通网络进行了实验和分析,并与Dijsktra算法、A*算法等比较,证实了该算法能够提高路径搜索效率,且随着城市路网规模的扩大定向收敛算法的高效性将愈加明显。     

基于N-LBP纹理与色度信息的Camshift跟踪算法

基于颜色特征的运动目标跟踪算法容易受到光照非均匀变化或阴影的影响,如何利用多种特征联合构造目标模型以提升跟踪性能是一个关键问题.提出了一种新的特征融合运动目标跟踪算法,该算法基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,引入光照自适应的局部标准差构造二值模式门槛值,采用统一模式下的N-LBP纹理描述子构造特征直方图,并结合色度信息建立联合直方图,在Camshift算法框架内进行目标跟踪.实验证明,与传统Camshift算法相比,该算法在保证跟踪算法实时性能的同时,可以更好地克服阴影遮挡等导致的非均匀光照变化带来的影响,具有良好的跟踪效果.     

基于图割理论的尺度自适应人脸跟踪算法

针对连续自适应的Mean-Shift（Camshift）算法跟踪人脸时尺度过度放缩这一问题,提出了一种基于图割的Camshift人脸跟踪算法。首先,在每一帧图像的Camshift迭代结果内建立图割区域,使用高斯肤色模型作为图割权值分割出图割区域内肤色团块;然后,计算该肤色团大小得到目标真实尺度,并比较与上一帧图像跟踪框内肤色团的尺度来判断是否需要重新跟踪目标;最后,再以该团块作为下一帧跟踪目标。实验结果表明,基于图割的Camshift人脸跟踪算法有效地克服了跟踪时其他肤色区域的干扰,能有效地反映人体快速运动中人脸真实尺度变化,同时防止Camshift算法丢失跟踪目标而陷入局部最优解,具有较好的可用性和鲁棒性。     

基于OpenCV的人脸检测与跟踪

随着社会公共安全体系的逐步完善,基于人脸的智能视频监控技术在安全监控、视频分析以及人机交互等场合发挥出越来越重要的作用。传统的Camshift算法虽然能快速地跟踪运动目标,但它不仅需要手动设定跟踪的对象,而且当跟踪对象遇到遮挡和相同颜色障碍物干扰时很容易丢失目标。针对上述问题,在OpenCV的基础上,采用Adaboost,Camshift和Kalman滤波相融合的方法,实现了快速、自动和准确的人脸检测与跟踪。     

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。     

基于Camshift和Particle Filter的小目标跟踪算法

Particle Filter算法有较好的跟踪鲁棒性,但实时性差;Camshift算法计算速度快,但它属于半自动跟踪,所以都无法有效避免复杂背景的干扰。为了解决上述问题,提出了基于Camshift和Particle Filter的融合算法。该算法首先利用Particle Filter来自动搜索小目标的初始位置,接着采用Camshift跟踪小目标,然后通过度量因子自适应切换Camshift和Particle Filter来跟踪短时丢失的目标。利用复杂背景下的飞行小目标图像序列,与序贯相似性检测算法（SSDA）、Camshift和Particle Filter做对比实验。结果表明算法不仅能实现小目标的全自动跟踪,而且还降低了跟踪效果受目标形变和部分遮挡的影响,对小目标跟踪具有较高的鲁棒性和实时性。     

基于视频的人体运动目标跟踪研究

现实生活中的背景一般比较复杂,基于颜色特征的Camshift目标跟踪在复杂情况下实现效果并不理想。文中提出采用基于边缘直方图Camshift结合优化的Kalman滤波来预测视频中行人目标下一个可能存在的位置,并利用OpenCV相关函数,跟踪丢失的几率降低。先对RGB图像进行边缘检测计算边缘直方图,得到搜索窗口质心位置,再用优化的Kalman滤波对运动目标窗口进行预测更新,将信息反馈重新确定下一帧窗口质心位置,以克服遮挡及噪声的干扰。实验表明,该算法能较好地对人体目标进行检测跟踪。     

基于遗传算法的OBSA多小波滤波器的优化设计

OBSA多小波对前置滤波器选取具有任意性.该文提出了一种基于遗传算法的OBSA多小波滤波器优化设计方法.在保证多小波滤波器具有全方位平衡性、对称和反对称性、双正交性和高阶消失矩特性的前提下,在满足一定约束的条件下,根据图像变换的不同目的,设计自适应度函数,对不同的图像自适应地得到一组不同的OBSA多小波滤波器组.若图像变换的目的是进行图像压缩,据此设计自适应度函数.实验结果表明,利用此滤波器进行图像压缩,可提高图像压缩比.     

视颇监控系统中运动目标跟踪算法研究

针对Camshift跟踪算法无法适应目标的高速运动、背景复杂和遮档的情况,提出了一种改进算法.将Kim算法和卡尔曼滤波状态预测引入,用Kim算法提取运动目标区城信息,根据以往目标位置点的信息对当前帧中目标的可能位置预测,解决了传统Camshift算法的一些局限.实验表明改进算法在目标高速运动、遮档情况下,仍能进行有效跟...     

一种Camshift优化的粒子滤波跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法中用先验转移概率作分布函数时计算量大、粒子退化严重且未考虑最新观察信息等缺点,提出了一种Camshift优化的粒子滤波跟踪算法.算法首先在粒子滤波框架下,利用Camshift算法使粒子向目标状态的最大后验核密度估计方向移动.然后针对目标所处环境的不同,提出了适时调整参与Camshift算法优化的粒子数的方法,既考虑了跟踪算法的效率又考虑了粒子的多样性.跟踪结果表明,该算法的跟踪性能明显优于传统的粒子滤波算法,具有很好的实时性和鲁棒性.