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。     

一种基于双核架构的视频跟踪与处理系统的实现

提出一种基于ADSP-BF561的视频跟踪与处理系统设计方法。系统利用ADSP-BF561的双核并行处理性能和丰富的视频编解码接口,采用一种相关跟踪算法对其进行优化,算法是一种以相关系数作为相似性度量准则的相关跟踪算法。对该系统进行测试,结果表明:针对PAL制目标视频图像序列,系统可以实现复杂背景下的实时目标跟踪,视频目标跟踪对每帧的处理时间为22 ms,解决了目标跟踪的实时性要求。     

基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时跟踪算法

为提高复杂场景中目标跟踪算法的准确性与实时性,提出一种基于多层深度卷积特征的抗遮挡实时目标跟踪算法。针对目标跟踪任务,先对深度卷积网络VGG-Net-19进行微调,再提取目标区域的多层深度卷积特征。根据相关滤波框架构建位置相关滤波器,确定目标中心位置。设计尺度相关滤波器对目标区域进行不同尺度采样,确定目标尺度。目标遮挡时,采用阶段性评估策略进行模型更新与恢复,解决模型误差积累问题。选取目标跟踪评估数据集OTB-2015(100组视频序列)与UAV123(123组视频序列)进行测试。实验结果表明,本文算法具有更高的准确性,能够适应目标遮挡、外观变化及背景干扰等复杂情况,平均速度为29.6 frame/s,满足目标跟踪任务的实时性要求。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

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。     

一种基于协方差描述子的场景分类算法

图像场景分类一直是计算机视觉领域的一个热点问题。提出了协方差描述子场景分类算法,它聚合了像素位置、颜色特征、方向特征和局部纹理特征等互补特征形成协方差描述子。为了避免计算黎曼空间内的协方差距离测度,把协方差描述子转换成欧式空间内的Sigma点特征,可以实现线性的场景描述和支持向量机训练。在SUN Database标准数据集上进行了算法分类测试,并与经典的场景分类算法进行了性能比较;通过构造包含噪声的场景数据集,验证了新算法和经典算法的鲁棒性。实验结果表明该算法在计算效率和分类性能方面具有很强优势,同时具有较好的噪声鲁棒性。     

基于卷积神经网络与一致性预测器的稳健视觉跟踪EI北大核心CSCD

针对视频序列的稳健性目标跟踪问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与一致性预测器(CP)的视觉跟踪算法。该算法通过构建一个双路输入CNN模型,同步提取帧采样区域和目标模板的高层特征,利用逻辑回归方法区分目标与背景区域;将CNN嵌入至CP框架,利用算法随机性检验评估分类结果的可靠性,在指定风险水平下,以域的形式输出分类结果;选择高可信度区域作为候选目标区域,优化时空域全局能量函数获得目标轨迹。实验结果表明,该算法能够适应目标遮挡、外观变化以及背景干扰等复杂情况,与当前多种跟踪算法相比具有更强的稳健性和准确性。     

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.     

融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法

提出一种融合相关滤波与关键点匹配的跟踪算法。利用多个基于支持向量机的相关滤波器,分别对目标进行跟踪和验证,同时建立并实时更新一个目标和背景关键点数据库。在验证跟踪失败后,利用关键点匹配的方法对全局关键点进行分类,根据分类结果对目标关键点进行分析,从而得到重检测结果。实验结果表明,在运动模糊、变形、目标遮挡、消失等复杂跟踪场景下,所提算法比现有算法具有更好的准确性和稳健性。     

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%.