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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。 相似文献
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在红外弱表观目标跟踪中,由于目标表观信息贫乏且受场景强噪声干扰,现有算法难以有效提取目标特征,实现对目标的准确跟踪.针对这一问题,本文提出一种基于时空方向能量的红外弱表观目标跟踪方法.该方法提取目标时空方向能量作为特征,建立方向能量直方图描述目标特征.在粒子滤波方法框架下,将粒子方向能量直方图与目标模板的相似度作为粒子滤波预测与更新阶段的观测输入.由于时空方向能量来源于目标的运动特征,因此本文方法具有较强的抗辐射突变性.实验结果证明,该方法能够稳定地跟踪弱表观目标,与传统基于灰度特征的跟踪方法相比,可靠性增强,且具有良好的适应性. 相似文献
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基于动态目标建模的粒子滤波视觉跟踪算法 总被引:4,自引:1,他引:3
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. 相似文献
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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%. 相似文献
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一种新的层次粒子滤波的目标跟踪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种新的层次粒子滤波算法,选择局部区域特征点和颜色信息建立目标模型,引入粒子的二阶采样过程.算法通过粒子的一阶权重更新获得好的初始分布,二阶权重更新保证粒子的高置信度和高的采样效率,当粒子数目小于一定阈值时进行重要性重采样,利用仿射模型对目标区域精确定位及姿态修正.实验表明:改进算法将目标局部特征分布与目标颜色信息相结合,通过二阶采样过程,保证了局部特征跟踪的稳定性,解决了经典理论中误匹配导致的采样点发散问题,在目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪. 相似文献
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基于自适应非参数统计模型的彩色目标跟踪算法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
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%。 相似文献
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一种基于算法融合的红外目标跟踪方法 总被引:8,自引:3,他引:5
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. 相似文献
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In order to avoid the tracking failure based on single feature under the conditions of cluttered backgrounds illumination changes, a robust tracking algorithm was proposed based on adaptively multi-feature fusion and particle filter. Color histogram was used to describe the overall distribution characteristics of the target and histogram of oriented gradients containing some construction information and LBP is very effective to describe the image texture features. The Three features were fused in the frame of particle filter. Meanwhile, the weights of each feature were adjusted dynamically. The experimental results show that with adaptive fusion, the tracker becomes more robust to illumination changes, pose variations, partial occlusions, cluttered backgrounds and camera motion. 相似文献
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