融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪算法

为提升融合梯度直方图特征和颜色属性特征的有效卷积操作跟踪算法(ECO-HC)的跟踪精度和速度,提出一种融合上下文和重定位的加权相关滤波跟踪方法。根据梯度直方图和颜色属性的不同特性加权融合相关滤波响应值,采用自适应迭代方法预测目标位置;融合多尺度搜索区域,目标上下文特征和目标预测失败时重定位方法进一步提高跟踪精度。在标准数据集OTB-100上进行算法评估,实验结果表明,所提算法的平均距离精度为89.2%,平均重叠率精度为80.6%,比ECO-HC算法分别高3.6%和2.1%。中央处理器的跟踪速度达65.2 frame/s,优于实验中对比的其他跟踪算法。所提算法有效地提高了跟踪精度,在严重遮挡、光照变化等干扰下,仍能较好地跟踪目标。     

基于核循环结构的自适应特征融合目标跟踪

视频跟踪中,使用单一特征对目标进行描述难以适应复杂场景的变化,目标的尺度变化、形变、遮挡等因素易导致跟踪失败。为提高跟踪的稳健性,基于核循环结构,提出一种自适应特征融合和模型更新的跟踪方法,并引入尺度更新机制。首先利用目标的灰度特征和局部二值模式特征分别计算滤波响应图,依据响应图的峰值旁瓣比(PSR)自适应地分配权值并加权融合,从而估计目标的最佳位置。然后根据融合后响应图的PSR来判断跟踪质量,据此决定是否更新模型。最后在目标位置周围提取方向梯度直方图特征构建尺度金字塔,训练尺度相关滤波器,用来估计目标的最佳尺度。实验选取标准测试数据集中具有光照变化,遮挡和尺度变化的视频序列进行实验,结果表明,该算法能够实现对目标的稳定跟踪,并且在距离精度和成功率上均优于对比算法。     

基于核循环结构的自适应特征融合目标跟踪EI北大核心CSCD

视频跟踪中,使用单一特征对目标进行描述难以适应复杂场景的变化,目标的尺度变化、形变、遮挡等因素易导致跟踪失败。为提高跟踪的稳健性,基于核循环结构,提出一种自适应特征融合和模型更新的跟踪方法,并引入尺度更新机制。首先利用目标的灰度特征和局部二值模式特征分别计算滤波响应图,依据响应图的峰值旁瓣比(PSR)自适应地分配权值并加权融合,从而估计目标的最佳位置。然后根据融合后响应图的PSR来判断跟踪质量,据此决定是否更新模型。最后在目标位置周围提取方向梯度直方图特征构建尺度金字塔,训练尺度相关滤波器,用来估计目标的最佳尺度。实验选取标准测试数据集中具有光照变化,遮挡和尺度变化的视频序列进行实验,结果表明,该算法能够实现对目标的稳定跟踪,并且在距离精度和成功率上均优于对比算法。     

特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

为提高相关滤波(CF)跟踪算法的稳健性,并克服传统CF方法无法处理目标尺度变化以及未利用图像颜色特征等问题,提出了一种基于融合颜色特征的尺度自适应相关滤波改进跟踪算法。首先,将目标搜索区域从3原色(RGB)颜色空间转换到Lab颜色空间,提取搜索区域的Lab 3通道颜色特征;然后,融合Lab颜色特征与方向梯度直方图(HOG)特征得到多通道特征,利用核相关滤波(KCF)计算输出响应图并寻找图中最大响应位置即目标位置;最后,基于Lab颜色特征建立尺度模型,从当前帧的目标位置处截取不同尺度图像块,通过将其与尺度模型比较得到目标尺度最优估计。实验选取35段公开彩色视频序列进行测试,并将所提算法与其他5种跟踪性能较好的跟踪方法进行对比。实验结果表明,所提方法对彩色视频序列中的目标遮挡、变形、尺度变化等现象具有良好的适应性,其平均性能优于对比方法,同时具有76frame·s~(-1)的实时跟踪速度。     

自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪

为了提高复杂场景中目标跟踪的稳健性,解决由光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等导致的目标跟踪失败问题,提出一种自适应特征融合的多尺度核相关滤波目标跟踪算法。该算法首先通过2种不同的特征分别训练2个核相关滤波器,利用这2个滤波器响应的峰值旁瓣比和相邻两帧的响应一致性获得融合权重,同时采用自适应加权的融合策略将这2个滤波器的响应结果进行融合,完成目标的位置估计;然后以此为中心进行多尺度采样,构建尺度金字塔,并通过贝叶斯估计的方法确定目标的最优尺度;最后依据目标跟踪的置信度进行跟踪模型更新,以避免模型退化。选取51组视频序列进行测试,并与近年来性能优异的目标跟踪算法进行对比。实验结果表明,所提算法能有效降低光照变化、目标形变、尺度变化和遮挡等因素影响,对测试视频序列取得了较高的跟踪精度和成功率,整体性能优于对比算法。     

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%.     

融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪

针对全卷积孪生网络目标跟踪算法(Siamfc)在严重遮挡、旋转、光照变化、尺度变化等情况下容易出现跟踪失败的问题,提出了一种融合扰动感知模型的孪生神经网络目标跟踪算法。将孪生神经网络提取到的低层结构特征与高层语义特征进行有效融合,以提高特征的表征能力;利用模板自适应策略在线更新模板,以提高算法在遮挡和旋转等情况下跟踪的精确度。与此同时,将基于颜色直方图特征的扰动感知模型引入到算法中,通过加权融合的方式获得目标响应得分图,以此估计出目标的位置,并利用相邻帧尺度自适应策略估计出目标最佳尺度。为验证本文算法的效果,利用公开数据集测试所提算法性能,并与多种跟踪方法进行对比。实验结果表明:在2015目标跟踪标准测试数据集下本文所提算法总体跟踪精确度为0.945,总体成功率为0.929,相比Siamfc算法分别提高了2.9%和2.8%,在无人机航拍测试数据集中本文所提算法也具备较高的精确度与成功率,获得的跟踪效果良好。     

基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法

针对现实场景中跟踪目标的光照变化、尺度变化、遮挡等问题,提出了一种基于通道可靠性的多尺度背景感知相关滤波跟踪算法。通过提取方向梯度直方图特征、灰度特征和颜色属性特征作为目标表观模型,提高了目标跟踪方法在复杂场景中的稳健性;独立训练每个通道的背景感知相关滤波器,采用通道可靠性系数衡量每个通道响应图的置信度;根据所有通道的响应图和可靠性系数,合成多通道背景感知相关滤波跟踪器的最终响应图,对目标进行精确定位;运用尺度池方法估计目标的最优位置和尺度。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法可以有效地处理光照变化、尺度变化、遮挡等复杂因素的干扰,取得较高的跟踪精度和成功率,其整体性能优于其他算法。     

自适应特征融合和模型更新的相关滤波跟踪

针对复杂场景下单个特征的稳健性差,以及目标存在背景干扰和目标遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于自适应特征融合和模型更新的相关滤波跟踪算法。该算法在核相关滤波的基础上,通过对不同特征的响应图采用平均峰值-相关能量的方法进行加权求和,实现了响应图层面的自适应特征融合。根据响应图的峰值特性计算自适应权重,以其作为置信度确定模型的更新率,进而设计自适应模型更新方法。实验结果表明,该算法能够很好地适应背景干扰、目标遮挡、旋转运动等复杂场景,与近年来优秀的相关滤波跟踪算法相比,所提算法的平均距离精度比其中最优的算法提高了2.64%,平均重叠精度提高了1.54%。     

颜色与纹理相融合的自适应粒子滤波跟踪算法

针对目标跟踪过程中存在的光线变化及目标遮挡等复杂情况所导致的跟踪目标的丢失或跟踪错位等问题,采用特征融合的策略,将其用于粒子滤波框架中进行跟踪。利用特征融合加权直方图的方法来描述目标的颜色和纹理特征,并对变化的目标自适应地更新参考目标模型,能有效地处理视频中由于旋转、遮挡、光线变化带来的影响。实验证明,提出的算法在保证跟踪精确性的情况下,具有较好的适应性及鲁棒性。     

颜色与纹理相融合的自适应粒子滤波跟踪算法

针对目标跟踪过程中存在的光线变化及目标遮挡等复杂情况所导致的跟踪目标的丢失或跟踪错位等问题,采用特征融合的策略,将其用于粒子滤波框架中进行跟踪。利用特征融合加权直方图的方法来描述目标的颜色和纹理特征,并对变化的目标自适应地更新参考目标模型,能有效地处理视频中由于旋转、遮挡、光线变化带来的影响。实验证明,提出的算法在保证跟踪精确性的情况下,具有较好的适应性及鲁棒性。     

基于在线检测和尺度自适应的相关滤波跟踪

针对相关滤波跟踪在遮挡及目标尺度变化等情况下容易跟踪失败的问题,提出一种基于在线检测和尺度自适应的相关滤波跟踪算法。相关滤波跟踪器融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和光照不变特征进行目标定位;通过局部稀疏表示模型的重构残差进行遮挡判别,如果发生遮挡则进行在线支持向量机检测,实现目标重定位;进行由粗至精的尺度估计,通过尺度预估计和牛顿迭代法得到目标的精确尺度。采用均衡的模型更新策略,固定更新相关滤波器,保守更新稀疏表示模型和支持向量机。实验结果表明:与现有跟踪算法相比,所提算法能有效降低遮挡、目标尺度变化等复杂因素的干扰,并在50组测试序列上取得较高的距离精度和成功率,其整体性能优于其他对比算法。     

基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪

针对复杂场景下单一颜色特征稳健性差、存在类目标干扰及目标尺度变化的问题,提出了一种基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪方法。首先,综合目标、邻域背景、类似干扰区域的三原色(RGB)特征和改进的方向梯度直方图(HOG)特征计算得到干扰感知目标模型;在搜索区域内逐像素点计算目标概率图,然后进行密集采样得到候选目标,利用目标概率图的概率值与距离值进行加权,同时定位目标和类似干扰,并更新目标模型;采用RGB直方图建立尺度模型,从当前帧图像上截取不同尺度的图像块并计算其RGB直方图,通过与尺度模型比较,获得最优尺度估计并更新尺度模型。实验结果表明,提出的方法对复杂场景下的类目标干扰、局部遮挡、尺度变化等均具有很好的适应性,同时距离精度、重叠精度等指标优于对比算法。     

基于自适应卷积特征的目标跟踪算法

针对空间正则化相关滤波(SRDCF)跟踪算法在目标跟踪中旋转变化、超出视野和严重遮挡情况下存在跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应卷积特征的目标跟踪算法。对VGG-Net模型中conv3-4层卷积特征进行主成分分析,利用自适应降维技术将conv3-4层特征维数由256维降至130维。在检测区域求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息,并对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。计算跟踪位置的峰旁比,选取可靠跟踪结果,更新模型。采用OTB-2015评估基准的100组视频序列进行测试,并与38种跟踪方法进行对比,验证了本文算法的有效性。实验结果表明:本文算法跟踪精度为0.804,成功率为0.607,排名第一,与SRDCF算法相比,两者分别提高了1.9%和1.5%。针对目标发生旋转变化、超出视野和严重遮挡等复杂情况,本文算法均具有较强的稳健性。     

基于模型更新与快速重检测的长时目标跟踪

在目标遮挡、光线变化等复杂的跟踪环境下,现有相关滤波跟踪算法无法对目标进行长时间实时稳定跟踪。提出一种基于模型更新与快速重检测的长时跟踪算法。首先,在现有的目标定位与尺度变化的相关滤波跟踪算法基础上搭建长时目标跟踪的框架,提出加入模型监测更新机制,根据最大响应和平均峰响应相关能量值判别进入更新或重检测环节;然后,基于提取描述子特征的重检测方法,将提取特征的比特维数统一降到512进行优化,加快重检测速率。所提算法选取OTB-100中20个有代表性的序列进行测试,成功率评估均值为0.706,精确度评估均值为0.805,平均速度为48.5 frame/s;在自采集的数据集上平均准确率能达到87.65%,能够在尺度变化、遮挡等复杂情况下满足长时跟踪的准确性和实时性要求。     

一种基于算法融合的红外目标跟踪方法

视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度.     

基于光谱匹配降维和特征融合的高光谱目标跟踪

针对现有高光谱视频目标跟踪算法在目标尺度发生变化时容易出现跟踪精度下降的问题,提出一种基于光谱匹配降维和特征融合的高光谱目标跟踪算法。首先,利用目标局部光谱和阈值来估计目标光谱,并利用目标光谱与高光谱图像进行朴素相关,实现高光谱图像降维,从而提取目标的深度特征。然后,利用局部方差判断目标区域,提取目标的3D方向梯度直方图（HOG）特征。为保留高光谱图像的光谱信息以及深度特征的语义信息,利用通道卷积融合的方法,得到更具辨别力的融合特征。最后,将融合特征送入相关滤波器,通过尺度池思想提高算法在目标尺度变化挑战下的跟踪鲁棒性。实验结果表明,所提跟踪算法在目标尺度变化挑战下具有更好的性能。     

基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法

为解决单一特征目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种基于颜色和空间信息的多特征融合目标跟踪算法。采用一种自适应划分颜色区间的方法提取目标颜色特征,利用空间直方图提取目标颜色的空间分布信息。在粒子滤波框架下将自适应颜色直方图和空间直方图相结合,在特征融合中引入特征不确定性度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,提高算法的鲁棒性。仿真实验结果表明,该跟踪算法平均位置最小误差值仅6.967 像素,而单一特征跟踪算法以及传统融合算法的跟踪误差达192.576 像素和199.464像素。说明本文算法在跟踪准确性上优于单一特征跟踪算法及传统融合算法,具有更好的跟踪精度和更高的鲁棒性。     

基于遗忘因子与卡尔曼滤波的协方差跟踪

协方差矩阵具有融合多维特征,获得全局最优解的优点,在目标描述方面展现出了优秀的性能,然而传统的协方差匹配难以跟踪被严重遮挡的目标,且全局搜索易遭受相似背景的干扰。为了提高协方差跟踪的性能,提出了基于遗忘因子与卡尔曼滤波的协方差跟踪算法。利用协方差矩阵可实现多种特征的巧妙融合,采用基于遗忘因子的加权搜索策略,可以削弱窗口内相似目标的干扰,利用卡尔曼滤波预测目标运动轨迹并判断目标是否被严重遮挡,使遮挡消失后目标仍能被重新捕获。实验结果表明,该算法可在摄像机运动、目标旋转、缩放和被遮挡等情况下实现刚性与非刚性目标的稳健跟踪。     

基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应稳健跟踪

针对复杂跟踪条件下目标的稳健跟踪和精确尺度估计问题,提出了一种基于多层卷积特征融合的目标尺度自适应稳健跟踪算法。算法首先利用VGG-Net-19深层卷积网络架构提取目标候选区域的多层卷积特征,通过相关滤波算法构建二维定位滤波器,得到多层卷积特征并进行加权融合,从而确定目标的中心位置;然后通过对目标区域进行多尺度采样,提取其梯度方向直方图特征构建一维尺度相关滤波器,确定目标的最佳尺度。实验结果表明,与6种当前主流跟踪算法相比,该算法取得了最好的跟踪成功率与精度,同时在跟踪过程中较好地实现了对目标快速尺度变化的自适应跟踪,且具有较快的跟踪速率。