检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

分块跟踪中的目标模板更新方法

中国图象图形学报 2011年第6期16卷 976-982页

作者：齐美彬张莉蒋建国吴晖合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 安全关键工业测控技术教育部工程研究中心合肥230009

在基于模式匹配的目标跟踪算法中,由于受遮挡、自身外观变化的影响,模板更新问题一直是目标跟踪的一个难题,因为遮挡和外观变化均表现为目标内灰度的变化,但由障碍物遮挡引起的灰度变化不能更新为模板;而由目标自身引起的灰度变化又要... 详细信息

在基于模式匹配的目标跟踪算法中,由于受遮挡、自身外观变化的影响,模板更新问题一直是目标跟踪的一个难题,因为遮挡和外观变化均表现为目标内灰度的变化,但由障碍物遮挡引起的灰度变化不能更新为模板;而由目标自身引起的灰度变化又要即时地更新为模板。为此,提出一种带有遮挡和外观变化判断的局部模板更新算法。算法使用分块模板并根据目标中变化的信息分别来自目标和背景的概率来区别外观变化和遮挡这两种情况。目标被部分遮挡时,通过不更新模板来防止障碍物信息混入模板;目标外观变化时,提出一种新的局部模板更新算法以适应目标的不断变化。实验结果表明,该算法既能较好地适应目标的外观变化,又具有较强的抗遮挡能力,比整体模板更新算法具有更好的鲁棒性。

关键词：分块跟踪模板更新外观变化遮挡

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种实时的分块跟踪算法

电光与控制 2016年第3期23卷 45-48,86页

作者：尚堃张同贺李威中国空空导弹研究院河南洛阳471000

为有效地处理目标跟踪中的目标尺度变化、光照变化和局部被遮挡问题,采用分块跟踪策略,跟踪目标上的多个跟踪点,通过前后两帧图像间多对对应跟踪点之间的距离变化量确定目标尺度的变化量和位移量。在目标被遮挡的情况下,利用未受遮挡影... 详细信息

为有效地处理目标跟踪中的目标尺度变化、光照变化和局部被遮挡问题,采用分块跟踪策略,跟踪目标上的多个跟踪点,通过前后两帧图像间多对对应跟踪点之间的距离变化量确定目标尺度的变化量和位移量。在目标被遮挡的情况下,利用未受遮挡影响的跟踪点的位置信息和时空上下文信息计算目标跟踪点位置。采用高效而精确的STC(Spatial Temporal Context)跟踪算法跟踪单个跟踪点,保证算法的实时性和跟踪点定位的准确性。实验结果表明,提出的分块跟踪算法不但实时性较好,跟踪精度较高,具有抗光照变化和抗局部遮挡能力,而且算法原理简单,能够适应多种跟踪环境。

关键词：目标跟踪尺度变化抗遮挡光照变化 STC 分块跟踪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

运动预测的多示例学习目标分块跟踪方法

现代计算机（中旬刊） 2018年第3期 55-60页

作者：冯俊凯舒莉何军石佩生四川大学计算机学院成都610065

多示例学习目标分块跟踪方法用于解决被遮挡目标的跟踪问题。为了进一步提升跟踪算法处理速度,及增强算法在目标跟踪过程中目标发生较大形变时的跟踪能力,提出一种在执行检测算法前先进行运动预测的改进算法,通过降低检测面积从而提高... 详细信息

多示例学习目标分块跟踪方法用于解决被遮挡目标的跟踪问题。为了进一步提升跟踪算法处理速度,及增强算法在目标跟踪过程中目标发生较大形变时的跟踪能力,提出一种在执行检测算法前先进行运动预测的改进算法,通过降低检测面积从而提高检测速度,及改进子块的学习模型更新策略以提高对外形变化物体的跟踪能力。实验结果表明,改进算法处理速度有明显提升,并且在被跟踪目标有一定程度形变时,跟踪精度也有所提升。

关键词：随机蕨森林在线学习多示例学习运动预测分块跟踪

基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

模式识别与人工智能 2020年第1期33卷 59-65页

作者：储珺危振缪君王璐南昌航空大学计算机视觉研究所南昌330063 南昌航空大学软件学院南昌330063 南昌航空大学航空制造工程学院南昌330063

目标跟踪无法有效判断目标何时被遮挡以及同时配合模板更新.针对这一问题,文中提出基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法.首先,将目标区域分成4个子块,结合目标整体,利用遮挡具有从局部开始和方向性的特点,计算各分块间相... 详细信息

目标跟踪无法有效判断目标何时被遮挡以及同时配合模板更新.针对这一问题,文中提出基于遮挡检测和多块位置信息融合的分块目标跟踪算法.首先,将目标区域分成4个子块,结合目标整体,利用遮挡具有从局部开始和方向性的特点,计算各分块间相关值的比值,判断目标是否遮挡及遮挡部位.再根据目标是否遮挡,采用不同的更新方式.最后,根据未被遮挡的各个分块位置信息确定最终目标的位置.在数据集上的实验表明,文中算法可以有效判定目标是否存在遮挡,并提升遮挡情况下的跟踪效果.

关键词：目标跟踪分块跟踪更新策略遮挡检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

目标跟踪中的四叉树分块模型

计算机工程与应用 2015年第4期51卷 76-82页

作者：张文俊张雄太原科技大学电子信息工程学院太原030024

针对计算机视觉领域中,建立能够描述图像结构特性的目标模型问题,提出了一种基于四叉树分块的密度估计模型。采用四叉树分块方法对目标图像块进行划分,根据各分块的尺度和像素值统计特性建立局部的密度估计模型。实验结果和分析表明,基... 详细信息

针对计算机视觉领域中,建立能够描述图像结构特性的目标模型问题,提出了一种基于四叉树分块的密度估计模型。采用四叉树分块方法对目标图像块进行划分,根据各分块的尺度和像素值统计特性建立局部的密度估计模型。实验结果和分析表明,基于四叉树分块的局部密度估计模型解决了全局密度估计模型无法描述结构特性的问题,而且用较少的分块数量有针对性地描述了目标的细节,同时简化了密度估计算法的计算过程,在目标跟踪应用中较其他算法表现出较优的性能。

关键词：分块跟踪四叉树密度估计非参数估计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分块的抗遮挡目标跟踪算法研究

基于分块的抗遮挡目标跟踪算法研究

作者：罗巍华中科技大学

学位级别：硕士

目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的研究热点,可应用于军事领域、医学领域、视频监控系统、虚拟现实、以及人机交互等场景。但当前目标跟踪面临着许多难题,如复杂的场景(例如目标遮挡、图像序列低分辨率、复杂背景、目标快速运动、... 详细信息

目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的研究热点,可应用于军事领域、医学领域、视频监控系统、虚拟现实、以及人机交互等场景。但当前目标跟踪面临着许多难题,如复杂的场景(例如目标遮挡、图像序列低分辨率、复杂背景、目标快速运动、目标形变等)会使目标跟踪准确率降低,影响使用效果。因此需要研究对这些问题具有鲁棒性的目标跟踪算法。针对目标跟踪中出现的目标遮挡问题,对目标进行分块跟踪。首先以核相关滤波(Kernel Correlation Filter,KCF)作为各分块的基础跟踪算法对其进行优化,利用跟踪响应图计算置信度,判断目标分块是否发生遮挡,根据遮挡情况对模型进行自适应更新。同时为了减少低置信度样本对模型的影响,使模型学习率根据置信度自适应改变。在跟踪过程中根据各分块的置信度确定目标整体的具体位置。当判断目标发生完全遮挡后,使用针对目标整体的检测器对目标进行重检测,当目标重新出现后,及时定位出目标的位置,并且通过多粒度检测的策略,能够提升重检测的速度和精度。通过在测试数据集OTB-100上进行实验,分别测试跟踪算法对剧烈运动、运动模糊、形变、遮挡等跟踪问题的鲁棒性。确定了模型更新策略和学习率自适应更新方法对跟踪性能的提升,且分块方法能够在很大程度上提升跟踪的效果,对各种跟踪的复杂场景的鲁棒性有较大提升,而使用了重检测机制的分块方法能够实现长期跟踪的目的。最终的算法与其他跟踪器相比具有较好的跟踪效果。并且由于其速度能够达到实时,因此可以应用于实际场景。

关键词：分块跟踪长期跟踪遮挡鲁棒模型自适应更新

基于自适应分块决策的神经网络跟踪方法研究与实现

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自适应分块决策的神经网络跟踪方法研究与实现

作者：田威哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速发展,智能视频监控技术越来越多的应用于社区安防、“天网系统”等方面,有力的保障了人们的生活安全。运动目标跟踪技术作为智能监控中的重要组成部分,可以对特定的目标对象进行跟踪处理。尽管目前已经提出多种类型... 详细信息

随着信息技术的飞速发展,智能视频监控技术越来越多的应用于社区安防、“天网系统”等方面,有力的保障了人们的生活安全。运动目标跟踪技术作为智能监控中的重要组成部分,可以对特定的目标对象进行跟踪处理。尽管目前已经提出多种类型的跟踪算法,尤其近几年深度学习在跟踪算法中的应用,但是跟踪过程中仍然会面对各种复杂挑战。本文基于深度学习的优势,提出了多分块联合跟踪架构、目标闭合性分解算法和自适应分块跟踪算法,并且开发了相应的目标跟踪系统。具体的研究内容如下:首先,传统深度学习算法从全局的角度来描述目标的外观,不仅对局部遮挡具有很高的敏感性,而且难以提取分析目标局部区域之间的空间结构化信息,本文针对以上问题提出了一种基于多分块联合决策的深度学习跟踪算法。本算法提出全局-局部联合跟踪与投票决策机制,通过对目标进行分块分解,实现了鲁棒的神经网络跟踪技术。并且,本算法从图像局部模式的角度进行特征学习,降低了目标特征的训练难度。其次,针对传统分块跟踪中块的固定分块方式不具有针对不同目标进行自适应调整能力的问题,提出了基于Res Next的图像局部闭合性模块学习与目标自适应分解算法。本文首先利用目标形态的闭集构建局部闭合性模块数据集,然后采用Res Next网络利用该数据集构建图像局部闭合性模块判别网络,并对候选分块区域结合该网络模型进行最优分块的选取。实验结果显示,本算法可以根据不同的参数自动获得相应图像闭合性区域的分块,验证了本文提出的自适应分解算法的可行性和有效性。最后,基于多分块决策跟踪算法的联合投票机制以及闭合性图像区域分解算法对目标一致性区域的提取,针对跟踪方法中难以评估不同目标不同阶段应划分的矩形图像块的最佳数量和尺度的问题,提出了基于目标自适应分块分解的神经网络跟踪算法。实验结果表明算法相对于固定联合分块跟踪再次提升了跟踪性能,验证了局部区域自适应方法在跟踪任务上的有效性。本文基于以上研究内容,设计并实现自适应分块决策神经网络跟踪系统。从实际需求出发,完成用户交互、视频跟踪、目标自适应分解、性能对比模块功能,通过测试验证了系统能够正常运行各个功能,可以为相关人员提供便利和帮助。

关键词：视频监控目标跟踪深度学习分块跟踪模型更新

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分块的尺度自适应CSK跟踪算法

电光与控制 2017年第2期24卷 25-29页

作者：王暐王春平付强徐艳刘璞军械工程学院2系石家庄050003 清华大学计算机科学与技术系北京100084 北方电子仪器研究所北京100191

基于循环矩阵结构(CSK)的跟踪算法只适用于跟踪尺度固定不变的目标,为此,提出了一种基于分块的尺度自适应CSK刚体目标跟踪算法。利用各分块的空间结构推导出分块位置与目标尺度之间的内在关系,然后对各分块的跟踪结果进行置信度评价,选... 详细信息

基于循环矩阵结构(CSK)的跟踪算法只适用于跟踪尺度固定不变的目标,为此,提出了一种基于分块的尺度自适应CSK刚体目标跟踪算法。利用各分块的空间结构推导出分块位置与目标尺度之间的内在关系,然后对各分块的跟踪结果进行置信度评价,选取高置信度的结果进行综合,有效估计目标的尺度和位置,提高了算法在遮挡、背景干扰等情况下的鲁棒性。对典型视频序列的对比试验表明,所提算法不仅能够实时跟踪目标的尺度变化,跟踪的精度和鲁棒性也明显高于原始CSK算法。

关键词：目标跟踪分块跟踪循环矩阵结构尺度跟踪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

尺度自适应的分块核相关滤波目标跟踪算法

太原科技大学学报 2022年第1期43卷 7-14页

作者：张卫峰何秋生梁慧慧贾伟振太原科技大学电子信息工程学院太原030024

针对目标跟踪过程中由于遮挡导致的算法性能下降的问题,在分析和研究核相关滤波算法的基础上提出了一种尺度自适应的分块跟踪策略。首先从目标中心划分子块,使用融合梯度特征和颜色特征的局部核相关滤波器单独跟踪每个目标子块,并结合... 详细信息

针对目标跟踪过程中由于遮挡导致的算法性能下降的问题,在分析和研究核相关滤波算法的基础上提出了一种尺度自适应的分块跟踪策略。首先从目标中心划分子块,使用融合梯度特征和颜色特征的局部核相关滤波器单独跟踪每个目标子块,并结合目标子块与整体间的位置约束关系得到目标中心位置的粗略估计,然后由全局滤波器用作初始估计以确定目标中心的精确位置。其次,提出一种根据相邻两帧间对应子块位置的变化情况自适应计算目标尺度的方法。实验结果表明该算法极大地提升了基础核相关滤波算法的总体性能,并对遮挡、尺度变化以及变形等干扰因素有较好的鲁棒性。

关键词：核相关滤波分块跟踪尺度自适应