带宽自适应的均值漂移红外目标跟踪算法

当目标尺度发生变化时,传统均值漂移跟踪因窗口尺寸不变导致跟踪目标丢失.为解决该问题,提出一种带宽自适应的均值漂移跟踪算法.该算法在均值漂移框架下提取目标的形状特征,根据目标形状变化自适应的修正核函数带宽,并更新目标模板.实验结果表明,改进算法能很好地适应尺寸变化的目标,能有效提高红外目标的跟踪准确度.     

基于特征自适应选择的金字塔均值漂移跟踪方法

针对均值漂移跟踪算法框架不足以对目标帧间运动过大及快速尺度变化进行有效地处理,且单个图像特征对环境适应性较差.提出了一种特征自适应选择方法,通过分析目标与背景的特征区分度来选择出最有效的特征.将金字塔自适应分解和均值漂移跟踪结合,提出了金字塔均值漂移跟踪方法.采用背景加权直方图描述目标模板模型,核函数加权直方图描述候选...     

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。     

弱点目标兴趣区匹配队列跟踪算法

为了进一步滤除虚警目标,更精确地识别提供目标的运动特征,提出了一种基于兴趣区域预测匹配的队列流水线跟踪算法.根据仿真以及实拍图片证明该算法具有设置灵活、跟踪速度快、输出虚警率低,可同时跟踪多目标的特点.实验还表明即使出现交叉目标、单帧目标丢失的情况,该算法仍能正常工作.     

一种多基阵机动目标被动跟踪算法

由多部声纳基阵获取的方位信息对水中机动目标的跟踪实质上是一个非线性状态估计问题,文中首先依据各基阵的方位信息,采用最小二乘法得到目标位置在各采样时刻的初步估计,然后将其作为测量值用于交互多模型算法(IMM)并结合线性卡尔曼滤波(KF)得到目标运动速度和轨迹,避免了应用非线性估计算法直接进行多个方位数据融合过程中存在的各种问题。仿真结果表明这一算法简便,与双基阵纯方位机动目标被动跟踪相比具有较快的收敛速度和较高的跟踪精度。     

基于特征角点的目标跟踪和快速识别算法研究

提出了一种基于特征角点的目标跟踪、识别方法,其运算效率较高,且角点不易丢失。从对基于灰度的角点提取方法和基于边缘的角点提取方法的比较入手,提出建立新特征模型的必要性。随后给出了一种既能提高运算效率又能简化跟踪模型的特征角点法。选取了飞行速度为300m/s的某战机序列共11帧连续图像作为处理对象,通过在主要配置为Pentium 4、80G内存计算机的、Matlab2006a软件的环境中进行仿真,算法的运算速度可达0.7s,与其他跟踪算法相比跟踪速度较快,表明该方法是一种简洁有效的目标跟踪识别方法。     

一种基于纹理特征的红外成像目标跟踪方法

提出了一种基于LBP（Local Binary Pattern)纹理特征的红外成像目标跟踪方法,将LBP纹理特征集成到了核跟踪方法中.根据目标各区域对背景的区分能力不同,提出了目标各区域置信度的评价方法,用基于区域置信度及空间距离核加权的LBP特征概率密度函数,构造了目标及候选目标的特征模型.通过相似性度量,利用均值漂移方法实现了基于纹理特征的红外成像目标跟踪.实验结果验证了该算法在红外成像目标跟踪中较基于灰度的均值漂移跟踪算法更为鲁棒.     

一种利用Gabor小波特征的目标跟踪方法

小波特征跟踪是一种新的目标跟踪方法。这种方法利用Gabor小波提取目标的边界特征来组成特征模板,并由小波滤波器系数组成特征向量。在跟踪过程中不断优化特征模板的旋转、尺度及平移等几何变形参数,使得小波特征向量值在最小平方和的意义上与初始值相匹配,从而实现目标旋转、尺度及平移等几何变形时的自动跟踪。实验表明,该方法能够有效地跟踪飞机、车辆等目标,并且能够抵抗全局亮度的变化和局部遮挡的干扰。     

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.     

基于阈值判断的CamShift目标跟踪算法

针对CamShift算法只利用目标的颜色信息,在跟踪过程中,易受目标相似物、遮挡以及光照等复杂背景影响导致目标搜索窗口发散,跟踪稳定性能降低,提出了一种基于阈值判断的目标跟踪方法。该方法将OTSU法和Snake模型结合,利用OTSU法以最佳阈值对图像进行分割,分离前景区域和背景区域,初步提取目标轮廓作为Snake模型的初始轮廓,经收敛得到目标的精准轮廓,利用轮廓外接最小矩形框内的像素计算目标质心,判断与CamShift算法中目标搜索窗口质心之间的欧式距离,如果未超出阈值,则直接使用CamShift算法跟踪目标,反之,则将计算出的目标质心作为CamShift算法中当前帧目标搜索窗口的质心跟踪目标。实验结果表明,该算法跟踪目标具有较好的实时性,跟踪性能稳定、可靠。     

A coarse-to-fine kernel matching approach for mean-shift based visual tracking

Mean shift is an efficient pattern match algorithm. It is widely used in visual tracking fields since it need not perform whole search in the image space. It employs gradient optimization method to reduce the time of feature matching and realize rapid object localization, and uses Bhattacharyya coefficient as the similarity measure between object template and candidate template. This thesis presents a mean shift algorithm based on coarse-to-fine search for the best kernel matching. This paper researches for object tracking with large motion area based on mean shift. To realize efficient tracking of such an object, we present a kernel matching method from coarseness to fine. If the motion areas of the object between two frames are very large and they are not overlapped in image space, then the traditional mean shift method can only obtain local optimal value by iterative computing in the old object window area, so the real tracking position cannot be obtained and the object tracking will be disabled. Our proposed algorithm can efficiently use a similarity measure function to realize the rough location of motion object, then use mean shift method to obtain the accurate local optimal value by iterative computing, which successfully realizes object tracking with large motion. Experimental results show its good performance in accuracy and speed when compared with background-weighted histogram algorithm in the literature.     

基于自适应背景的目标跟踪算法研究

随着现在的社会发展以及经济进步,我国的科学技术方面发展迅速,特别是在技术监控方面更是突飞猛进。为了更好的对目标遮挡影响进行降低,我国在这方面主要依据自适应的技术发展背景下提出目标跟踪计算法,用来完善我国的监督控制技术。这种计算方式第一是根据对观察目标的基本外观形态进行的鉴定与跟踪,将其自身的运动量进行平均计算;其次是根据时空的运行方向与特征进行跟踪目标的计算,建立比较完善整体的运行模型,再根据这个运动模型以及整体的状态对监督目标进行检测与控制,这期间就会形成一种遮挡掩膜。对于掩膜是一种将程序数据等绘制成光刻板,在程序使用期间非常可靠,并且制造成本比较低,使用方便;最后是在不同的使用情况下将不同参数进行收集,自动的适应运动模型的运行。针对这种计算方式的实验主要是利用两种在国际上经常使用的CAVIAR、York数据进行测试,并且根据这两种数据对测试的精准度与多重目标跟踪等进行评定,检测跟踪的整体性能。通过多方面的研究表明这种方式的跟踪的性能非常好,并且还能很好的将跟踪目标的鲁棒性进行遮挡。     

基于粒子滤波的多普勒信息辅助目标定位跟踪算法

多基地声呐探测系统主要通过测量回波的时延和方位信息进行目标定位与跟踪,定位精度受声速、时延和方位测量误差的影响较大,可以通过多普勒信息辅助进一步提高定位跟踪精度.现有的多普勒信息辅助定位跟踪算法多适用于单基地声呐系统,多基地中的多普勒测量值与目标状态的关系更为复杂,需要研究新的融合方法.该文提出了一种适用于多基地声呐系...     

基于矢量水听器的一种时间方位历程目标跟踪方法

文章简要介绍了时间方位历程显示方式的原理，针对时间方位历程中最大值自动跟踪方法存在的弊端，提出了应用矢量水听器解决多目标跟踪问题的一种新方法，并应用于海试数据处理中，取得了良好的效果。     

观测站非机动情况下的渐进无偏目标跟踪算法

针对无源目标跟踪中将非线性测量方程伪线性化带来有偏估计的缺点,提出了一种基于方位和径向速度联合估计的渐进无偏目标跟踪算法。该算法通过对方位-径向速度组成的伪线性测量方程的噪声协方差矩阵进行约束,使其均方误差达到最小,得到目标状态向量的最小二乘无偏解。仿真和实验结果表明,在观测站非机动情况下,算法能够渐进无偏地收敛到真值,收敛后的距离跟踪误差在5%以内。     

基于跟踪度的Gabor小波特征跟踪方法的研究

图像的边缘包含了目标的大量特征信息。利用Gabor小波可以从目标图像中提取具有特征位置、角度和尺度的参数。利用这些参数可以重建除均值以外的所有图像信息。图像边缘与均值无关。根据重建图像边缘线段的长度和边缘拟和度以及特征点的个数,提出了跟踪度的概念,分析了跟踪度的性质,并在跟踪度准则指导下确定了跟踪的特征点个数。仿真实验证明,跟踪度反映了目标特征跟踪的可靠程度,提供了跟踪精度的客观标准,为选择特征点个数、平衡计算复杂度和跟踪精度提供了客观的依据。通过对目标进行姿态变换和大面积遮挡的跟踪实验证明,当跟踪度达到0 95以上时就可以稳定地跟踪目标。     

应用角点匹配实现目标跟踪

角点特征是图像的一个重要局部特征,因其具有计算量小、匹配简单以及旋转、平移、缩放不变的性质,而在图像配准与匹配、目标识别、运动分析、目标跟踪等应用领域都起着非常重要的作用。本文提出了一种新的基于角点特征的向量匹配方法,该方法利用Harris算子检测出目标角点,通过角点的矩特征形成目标的特征向量,最后通过对序列图像的目标特征向量进行匹配来实现目标跟踪。此算法在一般情况下能匹配80%以上角点,在遮挡情况下仍能正确匹配70%左右,处理速度达到20 frames/s,满足了实时要求。实验结果证明此方法可有效地抵御目标的变形和遮挡情况。