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。     

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%。     

基于高置信度更新策略的高速相关滤波跟踪算法

为了满足在线目标跟踪算法的实时性需求并提高算法的稳健性,提出一种基于高置信度更新策略的相关滤波跟踪算法。在目标区域提取、融合多特征,以构建稳健的外观表达,并利用投影矩阵对特征进行降维,以提高算法的运行效率;通过相关滤波器寻找最大响应值,从而快速定位目标;利用最大响应值和平均峰值相关能量指标,设计了一种高置信度更新策略。结果表明:所提算法在大规模公开数据集上取得了较高的跟踪精度和成功率,平均跟踪速度达到122.3 frame/s。     

自适应特征选择的分层卷积视觉跟踪

为提升分层卷积相关滤波跟踪算法的速度和精度,减少无效卷积通道特征对跟踪精度的影响,提出一种自适应特征选择的分层卷积相关滤波跟踪方法.该方法选取能表征目标的双层卷积特征,将相关滤波训练与预测合并,在视频序列的每一帧计算上一帧目标区域与非目标区域的卷积特征均值比,选取满足特征均值比要求的卷积通道特征训练相关滤波分类器,根据分类器与目标特征的最大响应值预测目标位置;最后根据预测结果稀疏更新目标初始帧特征,作为后续帧训练分类器的依据.在OTB-100标准数据集上对算法进行测试,实验结果表明本文算法的平均距离精度为91%,平均重叠率精度为64.4%,平均速度为21.7帧/秒,比原分层卷积相关滤波跟踪算法分别高出7.3、8.2个百分点和11.3帧/秒,该算法的平均距离精度比高精度的连续卷积跟踪算法(CCOT)高1.2个百分点,跟踪速度是CCOT的近20倍.本文算法可以有效提升分层卷积跟踪算法的速度和精度,在目标发生遮挡、快速运动等干扰时能稳定跟踪到目标.     

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。     

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。     

结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法

为满足视觉跟踪算法对跟踪精度与跟踪速度的要求,提出一种结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法。所提算法基于深度学习的目标检测算法找出图像中目标的位置和尺寸,利用相关滤波算法对所给出的目标特征进行视觉跟踪,并在多个尺度中搜索最优响应;当检测到相关滤波响应值异常时,停止对模型更新;当连续数帧响应值异常时,则在全图范围内搜索目标位置和尺寸。所提算法通过对跟踪状态进行评估和模型更新率自适应调整,解决了传统相关滤波类算法跟踪误差随时间积累的问题,且具有较大的跟踪速度和较高的精度。结果表明:在Matlab平台下,所提算法的平均定位精度为0.593,平均交叠率精度为0.784,帧率为65.3 frame/s。     

基于时间感知和自适应空间正则化的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波器的空间正则化权重与目标内容无关和跟踪过程中模型退化等问题,提出一种基于时间感知和自适应空间正则化的相关滤波跟踪算法。首先,提取灰度特征、CN(color name)特征和方向梯度直方图(HOG)特征来提升算法模型对目标的表达能力;其次,通过图像显著性检测算法获得带有目标内容信息的空间正则化初始权重;然后,在目标函数中加入自适应空间正则化项来缓解边界效应对相关滤波器的影响;最后,加入时间感知项使相关滤波器学习到相邻帧之间的信息,降低算法模型在处理不准确样本时发生过拟合的风险。在OTB-2013和OTB-2015公开数据集上对所提算法进行性能评估实验,结果表明,所提算法在多种复杂场景下都有良好的稳健性,在跟踪成功率和距离精度上优于其他对比算法,且速度达到24.2 frame/s,能满足实时性要求。     

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。     

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。     

场景自适应的跟踪特征选择机制研究

视频目标跟踪是当前计算机视觉领域中的一个关键问题。基于场景分类提出了一种视频目标特征的实时在线选择方法。离线时首先采用改进型的"空间金字塔匹配"算法完成先验视频场景的分类;然后采用不同的描述算法实现对目标和背景的特征描述,通过对数形式的方差比计算出目标和背景的特征距离;最后融合均值和熵值对特征距离进行统计分析,建立场景相关的描述子显著性排序。在此基础上,在线时利用初始帧完成测试视频的场景判定,结合当前场景下的描述子排序,实时选择最优特征,应用于粒子滤波跟踪系统,在公开视频库上进行跟踪测试,验证排序的正确性和选择机制的必要性。     

针对虚拟现实跟踪技术的快速滤波算法

提出一种用于实现手位手形跟踪的颜色滤波方法的计算模型。它可以取代虚拟现实中的数据手套,成为人机交互的工具。本方法是基于计算机视觉技术,模仿人眼的颜色视觉的特性,通过提取手的像素的特征颜色作为参考,对整个图像进行颜色滤波处理,从而将背景和干扰物体的像滤除,只保留手的像。然后经过平滑和轮廓提取处理,得到只含有手的轮廓的图像。颜色滤波算法能大大提高跟踪和识别的可靠性和实时性。     

基于积分直方图的粒子滤波跟踪算法

在目标模型的建立过程中,将积分直方图引入到粒子滤波跟踪框架中,提出了一种快速的颜色直方图计算方法,极大地提高了粒子滤波跟踪算法的实时性。为了进一步提高算法的鲁棒性,引入了一种基于邻域颜色特征的匹配搜索机制,当跟踪精度下降时,能够对跟踪结果进行优化,减小跟踪误差。实验结果表明了该算法的有效性。     

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。     

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。     

基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪

针对在复杂环境中目标尺度变化、形状变化以及场景光照变化、背景干扰等因素导致的目标跟踪稳定性下降问题,提出一种基于自适应多层卷积特征决策融合的目标跟踪算法。首先,通过卷积神经网络VGG-Net-19提取目标候选区域的多层卷积特征;其次,在相关滤波模型框架下,利用这些卷积特征构建多个弱跟踪器;接着,根据每个弱跟踪器的决策损失变化自适应地调节它们的决策权重,完成基于多层卷积特征的目标位置估计;然后,根据尺度相关滤波模型在目标中心区域进行多尺度采样,并利用相邻帧的尺度变化先验分布完成对目标尺度的预测。选取51组具有多种挑战因素的视频序列对所提算法的跟踪性能进行测试。实验结果表明,与当前主流的目标跟踪算法相比,所提算法取得了更高的跟踪精度和成功率,同时可以较好地适应目标的尺度变化,并且在目标发生形变、场景出现光照变化及背景干扰等复杂条件下仍具有较好的跟踪鲁棒性。     

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。