基于动态特征融合的粒子滤波目标跟踪算法

提出一种基于动态特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。选择具有互补性的灰度直方图和梯度直方图特征共同描述目标模型,然后在目标跟踪过程中,根据特征对目标和背景的区分程度动态地调整每个特征的置信度,对目标模型进行在线动态建模和更新,从而提高目标模型描述的准确度,并进一步提高粒子滤波算法的跟踪精度。实验结果表明:在对典型场景下的目标跟踪过程中,提出的算法比单独使用一种特征的粒子滤波算法具有更高的跟踪精度和更稳定可靠的跟踪性能。     

基于动态目标建模的粒子滤波视觉跟踪算法

提出一种根据场景变化动态建立目标模型的粒子滤波视觉跟踪算法.该方法首先选择简单且具有互补性的特征描述当前图像,并统一采用直方图法对这些特征进行建模;然后在粒子滤波框架下,根据巴塔恰里亚测度评价各个目标特征和背景特征之间的可区分程度,动态调整特征间的置信度;并对各个特征似然函数的噪音参量进行在线估计和更新,使其似然函数的度量标准达到统一.分析和实验表明,该算法性能优于仅仅采用多特征融合进行粒子滤波视觉跟踪的方法,对摄像机运动、混淆干扰、遮挡及目标外观大小的改变具有更强的鲁棒性.     

基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法研究

针对复杂环境条件下的视觉跟踪问题,提出一种基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法。利用目标和背景之间的强度差别,基于自适应核密度估计模型对运动目标进行了非参数统计建模。为了实现具有较大范围运动目标的跟踪,在充分考虑目标和背景之间的相关性前提下,采用目标特征统计的背景加权直方图对搜索区域进行了扩大。为了提高对环境变化的适应能力,根据目标和环境的变化自适应更新目标特征分布模型。通过对实际图像序列的实验,结果表明该算法能够有效跟踪运动目标,并且平均迭代次数比传统方法减少了37.28%。     

基于卷积特征选择的红外目标跟踪

对红外图像中的目标跟踪时,复杂的背景信息以及目标像素数较少等因素增加了红外目标跟踪难度,目标区域的图像块缺乏特征信息使得普通跟踪算法较易产生跟踪偏移问题。为解决此问题,提出了一种基于粒子滤波框架下的卷积特征选择的红外目标跟踪算法。首先,在初始目标块上提取少量图像块作为滤波器,进而获得表征能力更强的卷积特征。然后,采用在线提升算法对该特征进行选择,增加跟踪算法的精度和执行效率。最后,将贝叶斯分类器的响应作为粒子权值估计出目标状态。实验结果验证了所提算法的跟踪性能优于其他几种传统算法。     

复杂红外地面环境下的稳定目标跟踪方法

针对红外目标相关滤波跟踪过程中由于背景杂波干扰、目标遮挡和目标形变等情况导致的鲁棒性差甚至跟踪目标丢失的问题,提出一种融合跟踪-学习-检测方法和相关滤波理论的红外目标跟踪算法.该算法在传统相关滤波框架基础上,融合目标的方向梯度直方图特征和亮度直方图特征,改善了目标轻微形变导致的模型漂移问题.针对背景杂波和遮挡导致的多峰值响应问题,对目标背景区域的相关响应进行惩罚,建立目标和背景响应的多模态检测机制,实现目标由粗到精的定位,并采用自适应的学习率优化跟踪模型的漂移问题;针对目标被严重遮挡或脱离视野的问题,通过全局目标再检测,实现目标的重捕.实验结果表明,在复杂红外地面环境下,该算法有效地解决了相似目标干扰和目标被严重遮挡导致的目标丢失问题.基于OTB-2015视频基准序列和红外视频序列测试,对比多个主流的相关滤波跟踪算法,该算法在跟踪精度和成功率方面较长时相关滤波跟踪算法分别提升了5.6%和4.1%;在目标遮挡指标测试中,该算法在跟踪精度和成功率方面相较长时相关滤波跟踪算法分别提升了4.6%和6.1%.     

基于加权mean-shift可见光/红外双通道目标跟踪

为提高目标亮度突变时的跟踪性能,在每一帧进行目标跟踪时,首先提取可见光图像的颜色特征,红外图像的垂直投影图像和水平投影图像特征,然后利用可见光/红外各自通道的Bhattacharyya系数计算该通道的权值,并对加权mean-shift双通道跟踪方法进行了推导,提出了基于加权mean-shift可见光/红外双通道目标跟踪算法.该方法使前后两帧目标相似度大的通道取大的权值,从而达到有效利用各通道有利信息、提高跟踪性能的目的.实验表明,用本文提出的算法进行可见光/红外双通道目标跟踪时,与基于mean-shift单通道(可见光或红外)目标跟踪算法相比,可提高目标跟踪的准确度,特别是当目标进入树荫区域,引起目标亮度发生显著变化时,跟踪性能基本不受影响.     

一种鲁棒的目标跟踪方法

针对传统特征光流场跟踪方法中由于误差积累和错误匹配而导致的特征点丢失问题,基于一种新的Harris-SIFT特征点表示方法,提出基于预测帧与关键帧的算法框架,实现了光流场运动估计与局部特征识别相结合的目标跟踪方法.预测帧利用塔式分解和递归算法计算特征点的光流场运动矢量,使用运动矢量直方图获取目标的运动矢量,并剔除误匹配点;当特征点数量小于5个时,关键帧使用Harris-SIFT特征点进行局部特征匹配,利用仿射模型对目标精确定位及姿态修正.实验结果表明,本方法对视频序列中的纹理特征目标跟踪的鲁棒性较好,在背景复杂、目标遮挡或暂时丢失情况下,仍可以继续完成目标的可靠跟踪.     

一种鲁棒的目标跟踪方法

针对传统特征光流场跟踪方法中由于误差积累和错误匹配而导致的特征点丢失问题,基于一种新的Harris-SIFT特征点表示方法,提出基于预测帧与关键帧的算法框架,实现了光流场运动估计与局部特征识别相结合的目标跟踪方法.预测帧利用塔式分解和递归算法计算特征点的光流场运动矢量,使用运动矢量直方图获取目标的运动矢量,并剔除误匹配点;当特征点数量小于5个时,关键帧使用Harris-SIFT特征点进行局部特征匹配,利用仿射模型对目标精确定位及姿态修正.实验结果表明,本方法对视频序列中的纹理特征目标跟踪的鲁棒性较好,在背景复杂、目标遮挡或暂时丢失情况下,仍可以继续完成目标的可靠跟踪.     

量测噪声不确定情况下的水下多目标稳健方位跟踪

提出了使用Sage-Husa算法估计量测噪声的集势化概率假设密度(CPHD)滤波方位跟踪方法,实现了量测噪声不确定情况下多水下声学目标的稳健方位跟踪。首先,将水下目标方位的变化建模为Singer模型,利用传统目标方位估计方法的结果作为量测值,将方位估计误差看作量测噪声,建立了方位量测模型。然后,给出了CPHD滤波水下多目标方位跟踪算法,该算法利用上一时刻的方位跟踪结果和目标方位变化模型预测目标方位,并利用量测值和量测模型对预测值进行更新得到方位跟踪结果。最后,考虑到量测噪声方差为决定跟踪性能的重要参数,利用改进的Sage-Husa算法在跟踪过程中实时自适应地估计不确定量测噪声的方差,从而实现了多目标的稳健方位跟踪。经海试数据验证,所提出算法将目标方位测量的平均最优子模式分配(OSPA)误差从10°以上降低至2°,显著提高了方位测量精度。所提水下多目标稳健方位跟踪方法能够有效提高量测噪声不确定情况下的方位跟踪性能。     

粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法

评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。     

一种结合ORB特征匹配的均值漂移目标跟踪算法

针对传统的mean-shift跟踪算法基于单一颜色特征空间,在复杂背景下难以对目标进行准确跟踪这问题,提出了一种结合ORB特征匹配的mean-shift目标跟踪算法。该算法在mean-shift算法的基础上利用改进的ORB特征匹配算法修正目标跟踪窗口并实时更新目标特征模板,通过计算前后两帧图像中目标中心的欧式距离与色彩模板的巴氏距离来判定跟踪是否失败,当目标跟踪失败时,不改变目标模板,继续搜索下一帧图像中的目标。实验结果表明,与均值漂移算法和基于其他同类特征的改进算法相比,该算法提高了在复杂背景下目标跟踪的精度,并能满足实时性要求。     

复杂背景灰度图像下的多特征融合运动目标跟踪

为解决低对比度、低信噪比、目标旋转、缩放等非理想状态给跟踪算法的研究带来的诸多困难,本文提出灰度图像多特征融合目标跟踪算法,保证在满足工程实践需要的条件下,能够对目标进行稳定的跟踪。算法首先对灰度图像利用Sobel算子求出梯度特征,将X、Y双方向的梯度特征与灰度特征相融合得到新特征,新特征在核密度函数下对低对比度,目标轮廓形状变化较大的情况有较高的适应性和稳定性,再利用背景建模的方法对提取的运动目标区域进行加权,降低非跟踪目标的权值,最后对融合后的加权特征目标利用改进MeanShift算法进行跟踪。通过大量的实验表明,该算法适应目标和背景的复杂变化,并且具有较强的鲁棒性,基本满足在复杂背景灰度图像下目标跟踪的工程实际需求。     

基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪方法研究

针对视觉跟踪中运动目标的大小也随之改变这一问题,提出一种基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪方法。在最大后验概率视觉跟踪算法基础上,分析了运动目标窗口内外框上的后验概率贡献指标,建立了自适应窗口调整目标尺度的数学模型。当运动目标尺寸变化时,其分辨率也相应变化,为了保证跟踪的实时性和效率,采用变分辨率的特征统计采样方法。在对运动目标实现自适应窗口的跟踪时,特征统计的分辨率也随之改变,对尺寸越大的运动目标尺度赋予更低的分辨率,从而实现基于变分辨率的自适应窗口目标跟踪。     

An adaptive window object tracking algorithm based on variable resolution

This paper presents an adaptive window object tracking method based on variable resolution. It copes with the change in size of the object during visual tracking. On the basis of the visual tracking algorithm, based on maximum posterior probability, we analyze the posterior probability index on the inside and outside panes of the object window, then build a mathematical model for adjusting object size with an adaptive window. Since the resolution changes according to the size of the object, this thesis uses a statistical sampling method of the feature by variable resolution. The resolution of the statistical feature is correspondingly changed in object tracking with an adaptive window. The resolution of a larger object is decreased, which realizes an object tracking method with adaptive window based on variable resolution.     

Infrared dim moving target tracking via sparsity-based discriminative classifier and convolutional network

Infrared dim and small target tracking is a great challenging task. The main challenge for target tracking is to account for appearance change of an object, which submerges in the cluttered background. An efficient appearance model that exploits both the global template and local representation over infrared image sequences is constructed for dim moving target tracking. A Sparsity-based Discriminative Classifier (SDC) and a Convolutional Network-based Generative Model (CNGM) are combined with a prior model. In the SDC model, a sparse representation-based algorithm is adopted to calculate the confidence value that assigns more weights to target templates than negative background templates. In the CNGM model, simple cell feature maps are obtained by calculating the convolution between target templates and fixed filters, which are extracted from the target region at the first frame. These maps measure similarities between each filter and local intensity patterns across the target template, therefore encoding its local structural information. Then, all the maps form a representation, preserving the inner geometric layout of a candidate template. Furthermore, the fixed target template set is processed via an efficient prior model. The same operation is applied to candidate templates in the CNGM model. The online update scheme not only accounts for appearance variations but also alleviates the migration problem. At last, collaborative confidence values of particles are utilized to generate particles' importance weights. Experiments on various infrared sequences have validated the tracking capability of the presented algorithm. Experimental results show that this algorithm runs in real-time and provides a higher accuracy than state of the art algorithms.     

基于大数据分析的移动对象轨迹预测方法

对移动对象的轨迹预测将在移动目标跟踪识别中具有较好的应用价值。移动对象轨迹预测的基础是移动目标运动参量的采集和估计,移动目标的运动参量信息特征规模较大,传统的单分量时间序列分析方法难以实现准确的参量估计和轨迹预测。提出一种基于大数据多传感信息融合跟踪的移动对象轨迹预测算法。首先进行移动目标对象进行轨迹跟踪的控制对象描述和约束参量分析,对轨迹预测的大规模运动参量信息进行信息融合和自正整定性控制,通过大数据分析方法实现对移动对象运动参量的准确估计和检测,由此指导移动对象轨迹的准确预测,提高预测精度。仿真结果表明,采用该算法进行移动对象的运动参量估计和轨迹预测的精度较高,自适应性能较强,稳健性较好,相关的指标性能优于传统方法。     

Robust visual tracking with contiguous occlusion constraint

Visual tracking plays a fundamental role in video surveillance, robot vision and many other computer vision applications. In this paper, a robust visual tracking method that is motivated by the regularized \(\ell\)1 tracker is proposed. We focus on investigating the case that the object target is occluded. Generally, occlusion can be treated as some kind of contiguous outlier with the target object as background. However, the penalty function of the \(\ell\)1 tracker is not robust for relatively dense error distributed in the contiguous regions. Thus, we exploit a nonconvex penalty function and MRFs for outlier modeling, which is more probable to detect the contiguous occluded regions and recover the target appearance. For long-term tracking, a particle filter framework along with a dynamic model update mechanism is developed. Both qualitative and quantitative evaluations demonstrate a robust and precise performance.