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采用HSV加权融合的核相关滤波跟踪方法

科学技术创新 2020年第35期 54-55页

作者：解博江朱晶晶黄河交通学院智能工程学院河南焦作454950

相关滤波类跟踪算法在对彩色图像序列进行处理时,往往直接将其灰度化,导致目标颜色信息的严重缺失,当目标发生快速运动及形变时,会出现跟踪精度的下降,特别是在视频亮度不高的情况下尤为严重。针对此问题,本文提出了一种通过HSV三通道... 详细信息

相关滤波类跟踪算法在对彩色图像序列进行处理时,往往直接将其灰度化,导致目标颜色信息的严重缺失,当目标发生快速运动及形变时,会出现跟踪精度的下降,特别是在视频亮度不高的情况下尤为严重。针对此问题,本文提出了一种通过HSV三通道加权融合并级联方向梯度直方图特征的核相关滤波跟踪方法。通过实验表明,本文所提出的方法对快速运动及形变的目标有更高的的跟踪精度并对视频亮度变化具有一定的鲁棒性。

关键词：相关滤波跟踪颜色信息亮度变化加权融合

特征融合和模型自适应更新相结合的相关滤波目标跟踪

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光学精密工程 2016年第8期24卷 2059-2066页

作者：王暐王春平李军张伟军械工程学院2系中国人民解放军63813部队中国人民解放军66285部队

提出了一种基于自适应特征融合和自适应模型更新的相关滤波跟踪算法(CFT)。该算法在跟踪的训练阶段利用损失函数计算特征的自适应权重,在检测阶段对不同特征的响应图进行加权求和,从而实现了响应图层面的自适应特征融合。设计了自适应... 详细信息

提出了一种基于自适应特征融合和自适应模型更新的相关滤波跟踪算法(CFT)。该算法在跟踪的训练阶段利用损失函数计算特征的自适应权重,在检测阶段对不同特征的响应图进行加权求和,从而实现了响应图层面的自适应特征融合。设计了自适应的模型更新策略,采用响应图的峰值旁瓣比判断是否发生遮挡或错误跟踪,据此决定是否在当前帧更新目标模型。在11个视频序列上对所提算法进行了实验,验证了所采用的自适应特征融合策略和自适应模型更新策略的有效性。与多个传统的采用单特征的相关滤波跟踪算法进行了比较,结果显示,所提算法的跟踪精度和成功率典型值分别提升了18.2%和11.5%。实验结果验证了特征融合和自适应模型更新对跟踪算法的改进具有指导意义。

关键词：视觉跟踪相关滤波跟踪特征融合模型自适应更新

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相关滤波目标跟踪进展综述

中国图象图形学报 2017年第8期22卷 1017-1033页

作者：张微康宝生西北大学信息科学与技术学院西安710127

目的目标跟踪是计算机视觉中的关键问题,在人机交互、行为识别等领域有着非常广泛的应用。最近,相关滤波理论由于其高效性和鲁棒性,被用于目标跟踪领域,取得了一系列新的进展,成为目标跟踪领域的研究热点,得到越来越多的关注。为使更多... 详细信息

目的目标跟踪是计算机视觉中的关键问题,在人机交互、行为识别等领域有着非常广泛的应用。最近,相关滤波理论由于其高效性和鲁棒性,被用于目标跟踪领域,取得了一系列新的进展,成为目标跟踪领域的研究热点,得到越来越多的关注。为使更多国内外研究者对相关滤波目标跟踪理论及其发展进行探索,本文对该领域研究现状进行综述。方法首先介绍相关滤波跟踪的一般框架,在此基础上,给出相关滤波理论,并重点对经典相关滤波跟踪算法——核相关滤波(KCF)跟踪算法进行详细描述,然后讨论目标跟踪中常见问题的处理——特征的有效表示和尺度变化的适应,并进一步从3个方面分析当前研究现状,指出未来可能的发展趋势。结果采用目标跟踪基准数据库(OTB-2013)中的50组视频序列进行实验,分析比较45种不同跟踪算法的性能,包括14种代表性相关滤波跟踪算法。在总体性能评估中给出排名前15位的跟踪算法,其中相关滤波跟踪算法占11个,充分体现此类算法的优越性。结论相关滤波理论在目标跟踪领域的研究取得了显著的进展,具有广阔的应用前景,但受复杂场景及目标外观剧烈变化等因素影响,目标跟踪仍是一个极具挑战的问题。研究高效、鲁棒的相关滤波目标跟踪算法具有非常重要的意义。

关键词：相关滤波跟踪特征表示尺度自适应分块模型

复杂场景下基于核相关滤波的目标跟踪算法研究

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复杂场景下基于核相关滤波的目标跟踪算法研究

作者：石明西北师范大学

学位级别：硕士

相关滤波的概念自应用于目标跟踪起,便一直受到广泛的关注。而核相关滤波算法以其高速度、高精度以及高鲁棒性的特点迅速成为研究热点,但由于监控场景的多样性,监控设备的差异,目标因障碍遮挡、形态变化、比例变化、光照强度变化等因素... 详细信息

相关滤波的概念自应用于目标跟踪起,便一直受到广泛的关注。而核相关滤波算法以其高速度、高精度以及高鲁棒性的特点迅速成为研究热点,但由于监控场景的多样性,监控设备的差异,目标因障碍遮挡、形态变化、比例变化、光照强度变化等因素,可能会造成跟踪不精确或跟踪失败。基于此,本文对核相关滤波算法进行了改进,并将其应用于目标跟踪。主要研究内容如下:1、为了提高复杂背景下目标跟踪的精确度和鲁棒性,提出了一种多特征融合的核相关滤波算法。首先将目标的CN特征与HOG特征降维融合,构成一定的特征矩阵。采用主成分分析的思想实时提取目标的显著特征信息,重构特征矩阵。最后利用融合特征矩阵训练尺度滤波器,进一步提升算法的鲁棒性。实验结果表明,改进的算法具有较高的识别精度,在背景杂斑、光照变化、目标遮挡和变形等复杂环境下能够实现对目标长期稳定的跟踪。2、通过引入时间正则化相关滤波器,构建了一种新的模型,结合乘数的交替方向法优化求解,得到结合时间正则化的自适应加权目标跟踪算法。本文在引入时间正则化以后,将时间正则化融到KCF框架中,将连续卷积方法加入到损失函数中,训练滤波器。通过改进SRDCF算法以后,更好的解决了滤波器过拟合现象。通过实验结果分析,引入时空正则化以后的算法精确度达到54.5%,成功率得分为61.6%。可以较好地解决复杂环境下的跟踪问题,并能够很好地适应较大的外观变化问题。该算法在准确率,鲁棒性和速度方面都表现良好,可实时追踪目标。

关键词：目标跟踪相关滤波跟踪特征融合时间正则化乘数交替方向法

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基于相关滤波的视觉跟踪算法研究

基于相关滤波的视觉跟踪算法研究

作者：王赛楠中国矿业大学

学位级别：硕士

视觉跟踪是计算机视觉领域的研究热点问题,在军事和安防等多个领域具有重要的研究价值。近年来基于相关滤波的跟踪算法展现了鲁棒快速的跟踪性能,引起了研究人员的极大关注。但是由于复杂的监控场景中形变、背景模糊等因素的干扰,视觉... 详细信息

视觉跟踪是计算机视觉领域的研究热点问题,在军事和安防等多个领域具有重要的研究价值。近年来基于相关滤波的跟踪算法展现了鲁棒快速的跟踪性能,引起了研究人员的极大关注。但是由于复杂的监控场景中形变、背景模糊等因素的干扰,视觉跟踪面临巨大挑战。另外,监控设备性能受限,导致获取的表观信息不具有鲁棒性,严重制约了跟踪算法的性能。为解决相关滤波算法在跟踪过程中所面临的问题,本文提出了两种改进算法:(1)提出了基于全局背景与特征降维的相关滤波跟踪算法。首先针对相似背景干扰导致的相关滤波器无法准确跟踪问题,提取紧邻目标的图像区域作为负样本供滤波器学习,以充分利用目标周围的背景信息,从而避免背景中相似物的干扰。然后,为了解决HOG特征对形变敏感的问题,加入颜色特征表征运动目标,并在响应图层面实现两种特征的自适应融合。最后,提出一种基于主成分分析法的训练更新策略,构建降维矩阵压缩特征维度,使得训练的尺度滤波器能够有效处理尺度变化问题的同时减少其冗余。在标准数据集上与Staple、KCF等其他算法进行了仿真对比,结果表明所提算法具有更强的鲁棒性。(2)提出了基于多视角检测与多模板学习的相关滤波跟踪算法。首先针对网络训练过程中梯度变化过大导致的无法有效学习问题,采用OIM损失函数训练卷积神经网络,通过在线更新策略加速网络优化,获取表达能力更强的类内特征。同时采用多视角匹配策略,选取多个视角对目标进行检测,以排除相似目标的干扰。然后在跟踪模块引入多模板学习机制,构建多姿态表观模型,以提高目标的描述能力,达到位置纠正的目的。另外,加入重检测机制,以解决跟踪漂移问题。最后,采集实际监控场景下的视频进行实验,结果表明所提算法能有效克服监控设备受限问题,实现了监控场景下长期有效跟踪的目的。同时与ROT、fDSST等其他算法进行仿真对比,验证了所提算法的有效性。

关键词：视觉跟踪相关滤波跟踪全局背景特征降维多模板学习

基于稀疏表示和相关滤波的目标重新检测和跟踪算法

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基于稀疏表示和相关滤波的目标重新检测和跟踪算法

作者：王涵靓山东科技大学

学位级别：硕士

视频目标跟踪技术一直以来都是计算机视觉领域中的重点研究技术,而计算机视觉领域的研究属于人工智能的领域范畴,并为人工智能的发展起了关键推动作用。视觉目标跟踪技术广泛应用在国防军事领域、生物医学领域、无人机侦察、智能自动驾... 详细信息

视频目标跟踪技术一直以来都是计算机视觉领域中的重点研究技术,而计算机视觉领域的研究属于人工智能的领域范畴,并为人工智能的发展起了关键推动作用。视觉目标跟踪技术广泛应用在国防军事领域、生物医学领域、无人机侦察、智能自动驾驶等领域行业中。当前,视觉目标跟踪技术面临着一些难以解决的问题,比如当目标快速移动、周围场景复杂变化、目标形变和目标被人或物体严重遮挡时,目标的跟踪框与目标的真实位置会产生一定的偏差,甚至出现跟踪丢失目标的现象。因此本文提出了一种基于稀疏表示和相关滤波的目标重新检测和跟踪算法来应对目标跟踪过程中的严重遮挡等问题,提高视觉目标跟踪的鲁棒性和准确性,并且实时跟踪目标。本文具体工作内容如下:首先,本文简要介绍了长时间跟踪算法（Long-term correlation tracking,LCT）和基于稀疏表示模型的视频目标跟踪算法,其中详细讲解了长时间目标跟踪算法的运行流程,通过研究平移和尺度两个独立的相关滤波器的应用,增加对算法的理解,通过学习稀疏表示模型,了解稀疏表示在目标跟踪中的应用,分析了算法运行流程以及粒子滤波框架下稀疏编码外观模型的应用,简单分析了长时间目标跟踪算法和基于稀疏表示模型的目标跟踪算法的优缺点。其次,针对目标跟踪过程中目标受到严重遮挡导致跟踪失败的问题,本文在融合了 LCT的两个相关滤波器与基于稀疏编码外观模型的粒子滤波跟踪算法的基础上,引入了平均峰值相关能量（Average peak correlationenergy,APCE）作为评价目标滤波器响应置信度的准则,进而判断目标是否需要重新定位,粒子滤波算法对目标位置进行二次估计,增加了算法的准确度,运用稀疏编码作为外观模型处理目标被遮挡部分,更好地解决了目标被严重遮挡的问题。最后,在基准数据集Object Tracking Benchmark的90多个视频序列上进行算法跟踪性能的实验研究,通过定性和定量分析得出本文算法在实时跟踪的前提下比其他目标跟踪算法具有更好的准确性和鲁棒性,能够应对目标受到严重遮挡或者长时间被人或物体遮挡时跟踪失败的问题。

关键词：相关滤波跟踪稀疏表示粒子滤波目标重新检测

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时空上下文融合的无人艇海面目标跟踪

中国科学：技术科学 2018年第12期48卷 1357-1372页

作者：彭艳陈加宏李小毛罗均谢少荣刘畅蒲华燕上海大学机电工程与自动化学院上海200444

视觉感知作为无人艇环境感知的重要组成部分,为无人艇智能控制提供十分重要的外界信息.准确、鲁棒且实时的海面目标跟踪算法可以有效提升无人艇的智能化水平.海面目标跟踪面临着几个独特的挑战:目标尺度变化极大、目标视角变化极大、目... 详细信息

视觉感知作为无人艇环境感知的重要组成部分,为无人艇智能控制提供十分重要的外界信息.准确、鲁棒且实时的海面目标跟踪算法可以有效提升无人艇的智能化水平.海面目标跟踪面临着几个独特的挑战:目标尺度变化极大、目标视角变化极大、目标抖动剧烈.为了解决上述海面目标跟踪任务中面临的三个难点,本文提出了一种时空上下文融合的目标跟踪算法,该算法结合了深度网络多尺度检测的图像空间上下文信息和相关滤波跟踪的视频时间上下文信息,实现了实时、精确且鲁棒的目标跟踪效果.最后,以无人艇在东海、南海实际作业场景中采集的图像数据作为跟踪算法的测试集,验证了该跟踪算法的有效性.

关键词：海面目标跟踪时空上下文相关滤波跟踪多尺度检测

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结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法

中国图象图形学报 2019年第7期24卷 1106-1115页

作者：罗会兰石武江西理工大学信息工程学院

目的在视觉跟踪领域中,特征的高效表达是鲁棒跟踪的关键,观察到在相关滤波跟踪中,不同卷积层表达了目标的不同方面特征,提出了一种结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法。方法针对目标定位不准确的问题,提出连续卷积算子方法,将离... 详细信息

目的在视觉跟踪领域中,特征的高效表达是鲁棒跟踪的关键,观察到在相关滤波跟踪中,不同卷积层表达了目标的不同方面特征,提出了一种结合连续卷积算子的自适应加权目标跟踪算法。方法针对目标定位不准确的问题,提出连续卷积算子方法,将离散的位置估计转换成连续位置估计,使得位置定位更加准确;利用不同卷积层的特征表达,提高跟踪效果。首先利用深度卷积网络结构提取多层卷积特征,通过计算相关卷积响应大小,决定在下一帧特征融合时各层特征所占的权重,凸显优势特征,然后使用从不同层训练得到的相关滤波器与提取得到的特征进行相关运算,得到最终的响应图,响应图中最大值所在的位置便是目标所在的位置和尺度。结果与目前较流行的3种目标跟踪算法在目标跟踪基准数据库(OTB-2013)中的50组视频序列进行测试,本文算法平均跟踪成功率达到85.4%。结论本文算法在光照变化、尺度变化、背景杂波、目标旋转、遮挡和复杂环境下的跟踪具有较高的鲁棒性。

关键词：目标跟踪相关滤波跟踪连续卷积算子自适应加权卷积特征响应图

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多特征融合与尺度估计相结合的目标跟踪算法

红外技术 2019年第5期41卷 469-476页

作者：周涛狄晓妮李岩琪西安现代控制技术研究所陕西西安710065 西安微电子技术研究所陕西西安710119

针对传统目标跟踪算法判别力及稳健性不足的问题,本文在对跟踪输出响应图可信度进行充分研究的基础上,结合目标尺度估计方法,提出多特征融合和自适应尺度估计相结合的目标跟踪算法。该方法通过计算不同特征模型下的输出响应图可信度,实... 详细信息

针对传统目标跟踪算法判别力及稳健性不足的问题,本文在对跟踪输出响应图可信度进行充分研究的基础上,结合目标尺度估计方法,提出多特征融合和自适应尺度估计相结合的目标跟踪算法。该方法通过计算不同特征模型下的输出响应图可信度,实现对两种互补的特征进行自适应加权融合,有效地提升了表观模型的鉴别力及泛化性能。尺度估计模块通过构建多分辨率特征金字塔、训练尺度滤波器及尺度特征降维,避免了在尺度空间内的穷举式搜索。实验表明文中算法有效地提升了跟踪过程中的准确率和成功率,能够适应遮挡、形变等复杂场景下的目标跟踪,并且具有非常高的效率。

关键词：相关滤波跟踪自适应特征融合目标尺度估计