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遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法

遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法

作者：张壮辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

针对复杂环境下运动目标在跟踪过程中易受尺度变换以及遮挡因素的影响,导致跟踪准确率较低的问题,提出一种遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法。首先,选取第一帧图像的前景区域,训练目标的位置滤波器、尺度滤波器和GMS(Grid-based Moti... 详细信息

针对复杂环境下运动目标在跟踪过程中易受尺度变换以及遮挡因素的影响,导致跟踪准确率较低的问题,提出一种遮挡判别下的多尺度相关滤波跟踪方法。首先,选取第一帧图像的前景区域,训练目标的位置滤波器、尺度滤波器和GMS(Grid-based Motion Statistics,GMS)检测器。其次,通过位置滤波器估计目标位置,尺度滤波器计算目标尺度,得到初选目标区域。最后,利用相关滤波响应情况对初选目标区域进行评估,通过相关滤波响应值的峰值及其波动情况判断是否满足遮挡和更新条件。若需更新,则更新位置、尺度滤波器和GMS检测器,完成目标模型更新过程;若是遮挡,则进一步判断其遮挡程度,如果属于局部遮挡情况,使用相关滤波跟踪方法跟踪目标,如果属于严重遮挡甚至完全遮挡情况,则启动GMS检测器检测目标位置,完成目标定位。实验测试结果表明,本文方法平均中心误差为5.47,平均跟踪准确率为91.6%,跟踪速度平均可达26.2帧/s,与当前主流的六种跟踪算法相比,本文方法兼顾了跟踪速度和准确率,表现出更好的跟踪效果,有效地解决了跟踪过程中模型更新错误和遮挡情况下的目标丢失问题。在不同的尺度变换及遮挡条件下本文方法能够快速准确跟踪目标,具有较好的跟踪准确率和鲁棒性。该论文有图24幅,表8个,参考文献67篇。

关键词：目标跟踪尺度变换遮挡判别相关滤波 GMS检测器

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采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪

红外与激光工程 2021年第1期50卷 325-335页

作者：陈法领丁庆海罗海波惠斌常铮刘云鹏中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049 中国科学院光电信息处理重点实验室辽宁沈阳110016 辽宁省图像处理与视觉计算重点实验室辽宁沈阳110016 北京航天恒星科技有限公司北京100086

针对目标跟踪算法在光照变化、背景干扰、目标形变及遮挡时出现的跟踪稳定性下降甚至失败的问题,提出了一种采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪算法。首先,在时空上下文模型框架下采用自适应降维的颜色特征构建目标外观模型,提高算法... 详细信息

针对目标跟踪算法在光照变化、背景干扰、目标形变及遮挡时出现的跟踪稳定性下降甚至失败的问题,提出了一种采用时空上下文的抗遮挡实时目标跟踪算法。首先,在时空上下文模型框架下采用自适应降维的颜色特征构建目标外观模型,提高算法在复杂场景中对目标的辨别能力;然后,联合置信图响应的峰值和峰值旁瓣比对目标跟踪的状态进行评估;接着,利用目标模板之间相关系数的变化进一步判断目标是否被严重遮挡;最后,当目标跟踪出现波动时,降低目标模型更新速度,并通过Kalman滤波修正目标位置,当目标被严重遮挡时,则根据Kalman滤波预测目标位置,同时停止更新目标模型,在脱离遮挡后重新捕获目标并进行跟踪。选取了36组具有多种挑战因素的彩色视频序列测试算法的跟踪性能,并与其他表现优异的目标跟踪算法进行了对比分析。实验结果表明,所提算法具有较强的抗遮挡能力,并且在光照变化、背景干扰和目标形变等不利因素影响下仍具有较好的跟踪鲁棒性,同时能够满足目标跟踪的实时性要求。

关键词：目标跟踪时空上下文目标跟踪置信度遮挡判别 Kalman滤波

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复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法

激光与光电子学进展 2022年第24期59卷 174-183页

作者：卢明瑞韩超鲁帆缪宝睿杨基坤査君君沙文瀚安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000 安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室安徽芜湖241000 奇瑞新能源汽车股份有限公司安徽芜湖241000

针对目标跟踪算法应对遮挡、模糊、尺度变换等挑战时,容易导致漂移和跟踪失败的情况,提出一种复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法。首先,采用所提的多特征互补策略,利用特征训练相应滤波器,根据每个滤波器的响应值动态调整特征的融合权... 详细信息

针对目标跟踪算法应对遮挡、模糊、尺度变换等挑战时,容易导致漂移和跟踪失败的情况,提出一种复杂场景下的自适应相关滤波跟踪算法。首先,采用所提的多特征互补策略,利用特征训练相应滤波器,根据每个滤波器的响应值动态调整特征的融合权重,完成对目标的位置估计;然后,以估计位置中心构建尺度滤波器,完成目标最优尺度的估计;最后,融合多尺度搜索区域策略,并根据跟踪置信度对跟踪模型选择性进行更新,进一步提升了跟踪器的性能和抗遮挡能力。在OTB2015的74组彩色数据集上进行测试,并对所提算法与近年来先进的相关滤波算法进行对比。所提算法的平均距离精度为0.801,平均重叠精度为0.715,实时跟踪速度为39.24 frame/s。实验结果表明,跟踪器在复杂环境下的表现良好,整体性能优越。

关键词：机器视觉目标跟踪相关滤波多特征融合遮挡判别

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PCANet下的遮挡定位人脸识别算法

计算机科学与探索 2019年第12期13卷 2149-2160页

作者：郭伟白文硕曲海成辽宁工程技术大学软件学院

自然环境中的人脸图像大部分带有遮挡,这对于人脸识别一直是巨大的挑战,用于人脸识别的主流深度模型对于遮挡人脸图片并不具有特别好的识别性能。针对深度模型由于遮挡的存在以及遮挡位置不确定所导致的识别率下降的问题,提出一种结合... 详细信息

自然环境中的人脸图像大部分带有遮挡,这对于人脸识别一直是巨大的挑战,用于人脸识别的主流深度模型对于遮挡人脸图片并不具有特别好的识别性能。针对深度模型由于遮挡的存在以及遮挡位置不确定所导致的识别率下降的问题,提出一种结合深度学习和特征点遮挡检测的PCANet下的遮挡定位人脸识别算法。分类器用于关键点检测,使用PCANet深度学习模型进行特征提取,形成支持向量机(SVM)训练模型组。遮挡判别分类器定位遮挡,结合特征模型组完成有遮挡人脸识别任务,并且对于表情变化有很强的鲁棒性。实验结果表明,该算法对于常见遮挡类型取得了非常好的效果,对于大面积遮挡的极端类型也具有很高的识别率。

关键词：深度学习关键点遮挡判别模型组人脸识别

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时空上下文抗遮挡视觉跟踪

中国图象图形学报 2016年第8期21卷 1057-1067页

作者：刘万军董帅含曲海成辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

目的传统的视觉跟踪方法只考虑了目标本身的特征信息提取,忽略了目标周围稠密的上下文信息。一旦目标本身特征信息提取存在困难,很容易导致跟踪失败。为解决上述问题,提出一种时空上下文抗遮挡视觉跟踪算法(STC-PF)。方法首先,利用目标... 详细信息

目的传统的视觉跟踪方法只考虑了目标本身的特征信息提取,忽略了目标周围稠密的上下文信息。一旦目标本身特征信息提取存在困难,很容易导致跟踪失败。为解决上述问题,提出一种时空上下文抗遮挡视觉跟踪算法(STC-PF)。方法首先,利用目标与局部区域的时空关系学习时空上下文模型;然后,通过上下文先验模型和学习到的时空上下文模型计算置信图;最后,对时空上下文区域进行分块遮挡判别,若遮挡概率小于设定阈值,计算置信图所得最大概率位置即为目标位置;若遮挡概率大于设定阈值,则目标发生遮挡,通过子块匹配和粒子滤波估计目标位置以及运动轨迹,实现不同程度的抗遮挡跟踪。结果对测试数据集中的图像序列进行实验,结果表明,STC-PF方法的跟踪成功率提高至80%以上;中心误差小于原算法;同时STC-PF算法在提高抗遮挡能力的前提下,运行速度与原算法相当,高于当前流行算法。结论 STC-PF算法能够适用于光照变化、目标旋转、遮挡等复杂情况下的视觉目标跟踪,具有一定的实时性和高效性,尤其是在目标发生遮挡情况下具有很好的抗遮挡能力和较快的运行速度。

关键词：视觉跟踪时空上下文遮挡判别子块匹配粒子滤波置信图

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自适应特征融合的目标跟踪研究

自适应特征融合的目标跟踪研究

作者：孙虎辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

目标跟踪是计算机视觉中的关键问题,传统相关滤波的跟踪算法对于目标发生遮挡和尺度快速变化时跟踪精准度较差,而结合深度学习的相关滤波跟踪算法训练时间较长,无法实时地对目标进行跟踪。针对以上问题,提出一种自适应特征融合的目标跟... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉中的关键问题,传统相关滤波的跟踪算法对于目标发生遮挡和尺度快速变化时跟踪精准度较差,而结合深度学习的相关滤波跟踪算法训练时间较长,无法实时地对目标进行跟踪。针对以上问题,提出一种自适应特征融合的目标跟踪算法。首先,通过提取目标的两种基础特征,采用不同的权重进行融合,旨在得到具有特征表达偏向不同的初步融合特征;判断初步融合特征的可信度,选择可信度较高的融合特征进行二次自适应融合,自适应融合权重根据初步融合特征的可信度数值确定;使用可信度策略在二次融合得到的特征中,选择最优特征作为当前帧目标的跟踪特征,估计出目标的候选位置。其次,对候选位置的响应程度进行遮挡判定,若判定结果高于预设的重检测阈值,表明估计出的候选位置可靠程度较低,启动遮挡重检测机制,重新对目标的位置进行定位;反之则说明候选位置可靠程度较高,该位置即为目标位置,并作为目标跟踪位置输出。最后,针对长时间跟踪过程中会产生误差积累导致模型跟踪效果变差的问题,预设更新阈值对模型进行自适应更新,保持模型对目标描述的准确性。在对该算法进行跟踪效果验证时,采用国际通用的标准数据库中的视频序列与当前主流的算法进行对比实验。实验结果表明,两次特征融合提高了特征对目标的描述能力,减少了跟踪漂移现象的产生,并且遮挡重检机制有效地判断出目标遮挡情况的发生,完成了对目标发生局部遮挡情况的准确跟踪。此外,该算法在提高了相关滤波跟踪算法的跟踪精准度的同时,跟踪速度并没有大幅度降低,确保了在目标跟踪过程中的实时性。该论文有图23幅,表8个,参考文献66篇。

关键词：相关滤波自适应融合目标跟踪遮挡判别自适应更新

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电大目标雷达散射截面高频方法的研究

电大目标雷达散射截面高频方法的研究

作者：娄瑜雅南京理工大学

学位级别：硕士

随着隐身技术和反隐身技术的迅速发展,电大目标的雷达散射截面(RCS)的研究也更加受到人们的关注。目前在获取目标RCS的各种方法中,采用计算机仿真是最有效的方法。为了有效计算电大尺寸目标的RCS,本论文分析并讨论了以下高频方法:物理... 详细信息

随着隐身技术和反隐身技术的迅速发展,电大目标的雷达散射截面(RCS)的研究也更加受到人们的关注。目前在获取目标RCS的各种方法中,采用计算机仿真是最有效的方法。为了有效计算电大尺寸目标的RCS,本论文分析并讨论了以下高频方法:物理光学法、等效电磁流法、迭代物理光学法、分段迭代物理光学法和弹跳射线跟踪法。首先,本文总结了利用高频方法分析复杂目标RCS的基本理论。接着介绍了采用路德韦格(Ludwig)方法计算平面元的物理光学积分式,并提出对面元进行遮挡识别的方法。第三部分详细阐述将电流模式法分别与路德韦格方法,傅立叶变换相结合计算曲面三角形面元和曲面四边形面元的场积分公式。第四部分作为PO方法的拓展,应用等效电磁流方法计算物体棱边绕射场的贡献。最后,采用迭代物理光学法、分段迭代物理光学法、弹跳射线跟踪法处理腔体散射问题。并且本文给出的数值仿真结果证明了上述高频方法的正确性和有效性。

关键词：雷达散射截面高频方法遮挡判别物理光学等效电磁流法弹跳射线迭代物理光学分段迭代物理光学法

基于KPCANet的有遮挡人脸识别方法研究

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基于KPCANet的有遮挡人脸识别方法研究

作者：白文硕辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

人脸识别技术长足发展的今天仍然面临着一些巨大的挑战,现实环境的不可控因素导致取得的人脸图像很可能带有遮挡,并且极易受光照、姿态变化的影响,这大大降低了识别的准确率,针对现有的大部分深度学习模型并不具有定位遮挡并且快速识别... 详细信息

人脸识别技术长足发展的今天仍然面临着一些巨大的挑战,现实环境的不可控因素导致取得的人脸图像很可能带有遮挡,并且极易受光照、姿态变化的影响,这大大降低了识别的准确率,针对现有的大部分深度学习模型并不具有定位遮挡并且快速识别的能力,以及深度学习模型的非线性拟合能力差的问题,提出一种基于KPCANet(Kernel Principal Component Analysis Network)的有遮挡人脸识别算法。为解决人脸光照、姿态变化导致的识别率降低的问题,使用核函数映射应用于主成分分析网络模型的方法,在PCANet(Principal Component Analysis Network)特征提取模型的基础上将图像浅层特征提取之后的特征进行核变换提高非线性拟合能力,使模型对于特征变化更具鲁棒性。针对于人脸含有物体遮挡,对人脸样本进行特征点检测,将人脸样本每个关键点检测并提取出来,设计了一个遮挡判别分类器用于判断人脸关键点是否被遮挡,此分类器能够有效的辨别输入的人脸图像区块属于某一具体的人脸关键点还是属于背景图片或带有遮挡的关键点区块。之后进行PCANet特征提取,将提取后的特征矩阵输入SVM(Support Vector Machine)训练分类器,调用lib库来训练SVM模型,将不同关键点的训练模型组合成SVM特征模型组。结合遮挡判别分类器以及不同的遮挡类型使用不同的模型组进行样本预测,完成有遮挡人脸识别任务。实验证明,算法对常见的人脸遮挡类型取得了很好的效果,大面积遮挡也具有一定的识别率,对于光照、表情变化引起的遮挡也有着比较高的识别率。该论文有图23幅,表16个,参考文献53篇。

关键词：深度学习人脸识别 KPCANet 遮挡判别模型组

室外环境下人脸部红外热图像测温区域定位研究

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室外环境下人脸部红外热图像测温区域定位研究

作者：孙磊常州大学

学位级别：硕士

伴随COVID-19全面爆发,预防病毒的传播成各个国家关键问题。由于病毒引起患者常见的症状是发热,因此非接触、快速测温的红外热成像仪被广泛应用于人口流动性大的场所以及公共建筑区域。但是室外待检通道中,红外热成像受到环境背景温度... 详细信息

伴随COVID-19全面爆发,预防病毒的传播成各个国家关键问题。由于病毒引起患者常见的症状是发热,因此非接触、快速测温的红外热成像仪被广泛应用于人口流动性大的场所以及公共建筑区域。但是室外待检通道中,红外热成像受到环境背景温度过高导致前景目标特征区域边界模糊,同时图像噪声干扰大,降低了目标区域检测的准确率,继而影响发热筛查的效果。因此本课题研究如何有效解决室外环境下人脸部热图像测温区域的定位,提高测温区域定位的准确率。本文首先针对人脸部红外热图像面部倾斜问题提出了双前沿主动轮廓分割结合中分线的倾斜校正方法,接着将较正后的图像进行眼镜遮挡判断,引入改进积分投影曲线特征的眼镜遮挡判断方法对遮挡图像进行分类。分类后的图像最终采用以下两种不同的方式进行测温区域定位,同时提高算法定位的准确率与稳定性。针对室外环境下存在眼镜遮挡的人脸红外热图像,提出了人脸部红外热图像前额定位算法,该算法首先引入MB＿LBP特征对头部上半区域进行特征提取,并结合强分类Gentle-adaboost提高算法的准确率,接着将提取的头部上半区域进行阈值处理,引入改进的全局阈值处理剔除影响前额区域定位的其它特征,最后采用双前沿主动轮廓对前额区域存在部分头发遮挡进行分割,提高前额定位的准确率。针对无遮挡的人脸红外热图像,提出了人脸部红外热图像内眼角定位算法,该算法首先采用HAAR级联特征分类对人脸、人眼粗定位,确定人眼大致的区域,并引入几何校正对眼睛区域精确定位。面对内眼角区域小、温度高等问题,在之前的基础上又提出区域精化与区域生长分割相结合的方法定位内眼角,极大提高内眼角定位的准确率。通过大量的特征训练、图像处理、可行性分析以及对比实验证明算法在室外环境下人脸部红外热图像测温区域定位中有着较好的准确率。其中在室外自行采集的E40数据集中人脸部红外热图像前额区域定位准确率达到了93.68%,能有效的提取前额区域,同样人脸部红外热图像内眼角区域定位的准确率达到了97.7%。与其他算法相比在准确率上都很大的提高,且实时性上也能满足基本要求。

关键词：红外测温室外环境遮挡判别前额定位内眼角定位