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%.     

基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪

提出了一个基于形变多样相似性的空间正则化相关滤波跟踪算法。在核相关滤波(KCF)跟踪算法基础上引入了空间正则化权重和子网格检测方法,利用形变多样相似性匹配算法构建了目标重检测模块,利用主成分分析(PCA)算法和k维树一致近似最近邻(TreeCANN)算法解决了匹配算法中的最近邻搜索问题;通过自适应模板更新策略,解决了遮挡情况下模板误更新问题。实验结果表明,所提算法的精确度得分为0.825,成功率得分为0.625,相比KCF算法分别提升了18.5%和31.0%。所提算法能较好地解决目标尺度变化、遮挡、快速运动、旋转和背景杂乱情况下的跟踪问题,具有广泛的应用前景。     

利用黑洞原理改进稀疏外观模型跟踪算法

为了解决跟踪漂移问题,提出了一种利用黑洞原理改进的稀疏外观模型目标跟踪算法,用来提高目标跟踪的鲁棒性。利用黑洞原理从目标模板中搜索聚类中心来降低目标模板数量。通过学习分类器用于构造目标特征;用黑洞原理获取模板字典表示目标;采用高斯分布运动模型获取目标样本,在贝叶斯框架下根据观测模型获取最优目标位置实现跟踪。不同视频序列被用于改进的稀疏外观模型跟踪算法和其他先进目标跟踪算法进行仿真实验。实验结果表明,实现了目标跟踪的目的,有效地降低了目标局部遮挡问题的影响,提高了目标跟踪精度。     

一种基于加权最多邻近点距离的相关跟踪方法

针对相关跟踪过程中障碍物遮挡,噪声和目标形变对跟踪稳定性的影响,提出了一种基于加权最多邻近点距离的相关跟踪方法。采用模板图像与实时图像的相似点个数并与距离进行加权的方式定义相似性度量,结合相似度对目标模板进行更新,采用Kalman算子预测目标位置并进行分层搜索,实现快速稳定跟踪目标。实验结果表明,该方法能较好地抑制噪声和目标遮挡的影响,目标遮挡重新捕获成功率高于80%,目标跟踪精度低于10个像素。     

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。     

基于卷积神经网络与一致性预测器的稳健视觉跟踪

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。     

复杂背景下基于自适应模板更新的目标跟踪算法

为了提高复杂背景下目标跟踪的稳定性,在模板匹配失败时引入目标分割过程,根据新目标区域与模板的相似度分析得出导致匹配失败的具体原因,提出了一种新的自适应模板更新算法.根据模板图像各像素到模板中心的距离构造加权函数,对传统归一化相关算法进行改进,使新算法具有一定的抗遮挡能力.实验结果表明,该算法与固定模板跟踪算法和逐帧模板更新算法相比,在目标尺寸变化和被物体局部遮挡时,跟踪的连续性和稳定性更好.     

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。     

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。     

基于运动检测的多车辆跟踪方法研究

针对交通监控场景中多目标粘连造成跟踪上的困难和前后两帧车辆关联困难,提出了区域运动相似性分割方法和相似度关联矩阵的解决方案;在运动目标检测过程中, 首先使用背景差分法提取运动区域,经过消除缺口、空洞和分离等处理,在运动区域所在范围内进行块匹配搜索和局部光流计算区域运动矢量,然后使用模糊聚类方法对运动矢量区域融合,完整的分割出粘连运动目标;在目标跟踪部分,目标跟踪建立在目标关联的基础上,提出建立连续两帧目标间距离和局部二元模式相似度关联矩阵的方法进行运动目标标定,从而实现多目标关联;使用公共视频库的图像序列进行测试,所提算法都能实现连续的跟踪和准确的运动目标分割,且处理速度快,表明了算法具有鲁棒性和适用性。     

融合检测机制的鲁棒相关滤波视觉跟踪算法

为了解决相关滤波视觉跟踪算法在复杂场景中产生的跟踪漂移问题, 提出一种融合检测机制的相关滤波跟踪框架。利用时空正则化滤波器作为跟踪器, 同时使用线性核相关滤波器作为检测器。当跟踪器与目标进行相关计算得到的响应图为多个峰值时, 激活检测器, 对多个峰值进行相关匹配, 获得重检测结果; 同时, 使用平均峰值相关能量的滤波器模型更新策略得到更加可靠的检测器, 以达到提高跟踪精度和算法鲁棒性的目的。在OTB2015、Temple color 128和VOT2016数据平台上的实验结果表明, 与近年提出的性能较出色的跟踪算法相比, 本文算法在目标运动模糊、相似背景干扰和光照变化等复杂场景中具有更好的鲁棒性和准确性, 且跟踪精度和成功率上均有提高。     

Infrared dim-small target tracking via singular value decomposition and improved Kernelized correlation filter

Infrared small target tracking plays an important role in applications including military reconnaissance, early warning and terminal guidance. In this paper, an effective algorithm based on the Singular Value Decomposition (SVD) and the improved Kernelized Correlation Filter (KCF) is presented for infrared small target tracking. Firstly, the super performance of the SVD-based algorithm is that it takes advantage of the target's global information and obtains a background estimation of an infrared image. A dim target is enhanced by subtracting the corresponding estimated background with update from the original image. Secondly, the KCF algorithm is combined with Gaussian Curvature Filter (GCF) to eliminate the excursion problem. The GCF technology is adopted to preserve the edge and eliminate the noise of the base sample in the KCF algorithm, helping to calculate the classifier parameter for a small target. At last, the target position is estimated with a response map, which is obtained via the kernelized classifier. Experimental results demonstrate that the presented algorithm performs favorably in terms of efficiency and accuracy, compared with several state-of-the-art algorithms.     

采用栅格特征及可视化技术感知跟踪中目标的遮挡状态

针对监控视频中运动目标跟踪问题,提出了一种栅格划分的梯度朝向直方图特征对目标进行描述,并通过可视化技术来实时观测目标局部区域特征量的变化,通过变化来感知目标在运动中可能发生的遮挡等异常情况.利用感知到的状态自适应调整参加融合计算的子模板的个数,指导跟踪过程,以防止异常情况对跟踪结果的影响,实现了对视频目标准确、稳健的跟踪.实验结果表明,提出的目标局部特征能够较准确地感知目标及周围环境发生的变化,对于提高跟踪算法的鲁棒性和准确性具有积极的作用.     

一种基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法

针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法.采用3维高斯混合模型来描述颜色信息,利用期望-最大算法来精炼模型参量,并通过自适应聚类和概率平滑操作来得到精确的分割图像.这样建立起多视点图像分割区域间的局部映射关系,并利用这种局部映射关系对全局图像进行校正.最后利用视频跟踪技术实现对视频图像的校正.实验结果表明,该算法能消除颜色过饱和或颜色区域混淆的影响,且具有较好的校正效果.     

一种改进相似度量的红外目标跟踪算法

针对红外目标成像特点,提出了一种简单易行、鲁棒性强的目标跟踪算法.在对原始算法中的核心部分相似度量函数进行理论分析的基础上,新算法给出了两点改进:一是利用动态聚类思想对相似度量函数中匹配样本增加动态权值,提高了模型图像和目标图像样本间匹配准确度,二是增加了模型图像和目标图像像素点邻域信息,进一步增强跟踪算法鲁棒性.实验仿真表明,新建算法能对复杂场景下的红外目标进行较好跟踪,证实了跟踪算法的可行性和有效性.     

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。     

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.     

基于多特征的双模板自适应更新跟踪算法

针对均值漂移算法中采用单一颜色特征以及缺乏必要模板更新方法的缺陷,提出一种基于多特征的双模板自适应更新目标跟踪算法。引入像素点邻域灰度均值差和分层空间信息加强目标特征的鉴别性,再通过对目标与背景区域双模板相似度系数的综合分析,准确地判断跟踪干扰因素的来源,并以当前帧目标区域的相似度系数为权值对目标模板进行加权更新,使得模板更新速度与其目标特征变化相适应的同时抑制模板过更新,较好地解决了模板更新时机和更新速度等问题。仿真结果表明,所提算法在不同跟踪场景下均具有较强的鲁棒性。