检索结果-南通市图书馆

融合角点特征与颜色特征的mean-shift目标跟踪算法

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系统工程与电子技术 2012年第1期34卷 199-203页

作者：宋丹赵保军唐林波北京理工大学信息与电子学院北京100081

针对mean-shift算法稳定性差、无法适应目标遮挡的特点,提出了一种融合角点特征与颜色特征的目标跟踪算法。该算法利用Harris角点的特征不变性克服了mean-shift算法鲁棒性差的缺点,同时利用mean-shift算法中核概率密度估计特性克服了目... 详细信息

针对mean-shift算法稳定性差、无法适应目标遮挡的特点,提出了一种融合角点特征与颜色特征的目标跟踪算法。该算法利用Harris角点的特征不变性克服了mean-shift算法鲁棒性差的缺点,同时利用mean-shift算法中核概率密度估计特性克服了目标与背景角点难以区分的缺点。通过视频序列对该算法的跟踪稳定性与抗遮挡性能进行测试,结果表明,新算法的跟踪稳定性与抗遮挡能力优于基于单一角点或颜色特征的mean-shift算法。

关键词： mean-shift 特征融合 Harris角点不变特征 Bhattacharyya系数

mean-shift跟踪算法中核函数窗宽的自动选取

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软件学报 2005年第9期16卷 1542-1550页

作者：彭宁嵩杨杰刘志张风超上海交通大学图像处理与模式识别研究所

传统核窗宽固定的mean-shift跟踪算法不能很好地对逐渐增大尺寸的目标进行有效的跟踪.在分析同一目标在不同尺度下核直方图基于Bhattacharyya系数相似性的基础上,发现并证明了在核窗宽固定的条件下,目标在其窗宽范围内进行缩放、平移运... 详细信息

传统核窗宽固定的mean-shift跟踪算法不能很好地对逐渐增大尺寸的目标进行有效的跟踪.在分析同一目标在不同尺度下核直方图基于Bhattacharyya系数相似性的基础上,发现并证明了在核窗宽固定的条件下,目标在其窗宽范围内进行缩放、平移运动并不影响mean-shift跟踪算法空间定位的准确性.在此基础上,提出了一种基于后向跟踪、形心配准的核窗宽自动选取算法.对尺度渐大的车辆进行的跟踪实验验证了该算法的有效性.

关键词： mean-shift 目标跟踪核窗宽选取 Bhattacharyya系数仿射模型

基于距离信息的mean-shift跟踪算法

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兵工学报 2013年第1期34卷 82-86页

作者：冉欢欢黄自力西南技术物理研究所四川成都610041

针对图像制导目标跟踪系统在跟踪过程中,成像视角和距离的变化带来的跟踪漂移问题,提出了利用距离信息动态更改mean-shift算法跟踪窗口尺度的算法。依据初始跟踪时选定的目标模板,建立目标的灰度特征模型,确定初始跟踪窗口尺度;在跟踪... 详细信息

针对图像制导目标跟踪系统在跟踪过程中,成像视角和距离的变化带来的跟踪漂移问题,提出了利用距离信息动态更改mean-shift算法跟踪窗口尺度的算法。依据初始跟踪时选定的目标模板,建立目标的灰度特征模型,确定初始跟踪窗口尺度;在跟踪过程中依据距离信息来动态更新跟踪窗口尺度,保证在跟踪系统逐渐接近目标的过程中跟踪窗口能够完全包括或者绝大部分包含目标;在每一帧跟踪收敛后利用Bhattacharyya相关系数对目标模板进行非线性更新。以Vega产生的模拟飞行视频数据进行了算法仿真,结果表明:该算法能够适应目标不断膨胀的情况,在很大程度上降低跟踪漂移。

关键词：兵器科学与技术图像制导距离信息 mean-shift 跟踪窗口尺度跟踪漂移

基于光流场估计的自适应mean-shift目标跟踪算法

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光电子．激光 2012年第10期23卷 1996-2002页

作者：李剑峰黄增喜刘怡光四川大学计算机学院四川成都610065

针对mean-shift算法在目标跟踪中出现由于目标运动速度过快或尺度明显变化以及目标遮挡时导致跟踪失败的问题,结合光流场估计,提出了一种自适应mean-shift跟踪算法。本文方法在基于传统均值漂移矢量法的同时,引入光流法,在目标上找寻特... 详细信息

针对mean-shift算法在目标跟踪中出现由于目标运动速度过快或尺度明显变化以及目标遮挡时导致跟踪失败的问题,结合光流场估计,提出了一种自适应mean-shift跟踪算法。本文方法在基于传统均值漂移矢量法的同时,引入光流法,在目标上找寻特征点,通过特征点前后变化的信息,修正跟踪窗口中心位置和大小,再根据Bhattacharyya系数二分法分别自适应得到更为精确的窗口长宽;而针对目标被静止物体遮挡,通过色差分析观测目标被遮挡区域,利用Bhatta-charyya系数重新捕捉目标。实验结果表明,本文方法在对目标移动方向较明显或由透视变化而导致的尺度变化具有较其他算法更优异的表现。将本文方法应用到铁轨跟踪实际中,测试结果表明,结合本文方法可显著提高轨道跟踪的可靠性。

关键词： mean-shift 目标跟踪光流场窗宽自适应铁轨跟踪

基于Kalman预测和mean-shift算法的视频目标跟踪

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光电子．激光 2009年第11期20卷 1517-1522页

作者：胡波陈恳徐建瑜张云宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

提出一种用Kalman滤波理论和mean-shift算法结合的视频目标跟踪方法,解决了目标变形、部分遮挡和运动速度过快问题。在初始帧中,确定跟踪目标并计算H分量直方图,将每帧图像转化为该直方图的概率投影图;在当前帧中,用Kalman滤波预测搜索... 详细信息

提出一种用Kalman滤波理论和mean-shift算法结合的视频目标跟踪方法,解决了目标变形、部分遮挡和运动速度过快问题。在初始帧中,确定跟踪目标并计算H分量直方图,将每帧图像转化为该直方图的概率投影图;在当前帧中,用Kalman滤波预测搜索窗口,并在搜索窗口中用自适应的mean-shift算法精确匹配跟踪目标。实验结果表明,本文方法对刚体、非刚体和多目标的跟踪都具有良好的自适应性。

关键词： Kalman滤波 mean-shift 目标跟踪搜索窗口自适应

自适应窗口选取的mean-shift目标跟踪

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光子学报 2012年第1期41卷 67-71页

作者：王明佳武治国韩广良王延杰张叶中国科学院长春光学精密机械与物理研究所长春130033

当目标尺度发生变化时,传统mean-shift跟踪算法因跟踪窗口尺寸不变容易导致跟踪目标丢失,为解决此问题,本文提出一种带宽自适应算法对目标尺度变化进行检测,从而实现模板更新.该算法分别将模板图像与当前帧目标图像分割成等间隔半径的... 详细信息

当目标尺度发生变化时,传统mean-shift跟踪算法因跟踪窗口尺寸不变容易导致跟踪目标丢失,为解决此问题,本文提出一种带宽自适应算法对目标尺度变化进行检测,从而实现模板更新.该算法分别将模板图像与当前帧目标图像分割成等间隔半径的若干同心圆,通过计算模板图像与当前帧图像不同环层之间相似性度量,根据相应环层之间相似性度量关系确定当前帧模板带宽更新参量,最后利用kalman滤波完成模板尺度更新,从而实现目标稳定跟踪.实验证明,当目标尺度发生变化时,目标模板自动更新,能够实现目标稳定跟踪;相对传统mean-shift跟踪算法,目标跟踪可靠性能得到了提高.

关键词： mean-shift 目标跟踪核函数带宽自适应性

改进的mean-shift遥感影像分割方法

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中南大学学报（自然科学版） 2012年第2期43卷 620-625页

作者：周家香朱建军马慧云梅小明中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

基于高斯核mean-shift(MS)算法因收敛速度慢难以满足遥感图像处理的实时应用要求,提出一种改进的MS算法应用于遥感图像分割。针对传统MS算法需多次人工试用来确定固定带宽的问题,给出几种类型遥感影像的空间带宽参考值,且不同波段影像用... 详细信息

基于高斯核mean-shift(MS)算法因收敛速度慢难以满足遥感图像处理的实时应用要求,提出一种改进的MS算法应用于遥感图像分割。针对传统MS算法需多次人工试用来确定固定带宽的问题,给出几种类型遥感影像的空间带宽参考值,且不同波段影像用plug-in规则分别计算值域带宽。针对遥感影像数据量大、MS迭代计算时间长的不足,使用一些加速策略来加速收敛;由于采用MS算法检测出的模点数较多,采用基于全局模点融合来稳定遥感影像分割结果;可用于分割遥感影像的特征很多,模点检测时用灰度特征,全局模点融合时用纹理特征,这样充分利用了遥感影像多维特征且不降低计算速度。采用Quickbird影像进行分割试验,研究结果表明:本文算法自适应程度高,速度和精度也能满足应用要求,是一种稳健的自动分割方法。

关键词： mean-shift 遥感影像分割带宽模点检测模点融合

鲁棒的基于改进mean-shift的目标跟踪

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光学精密工程 2010年第1期18卷 234-239页

作者：薛陈朱明陈爱华中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033 中国科学院研究生院北京100039

为了克服传统mean-shift算法在跟踪运动目标时由于背景像素造成的定位偏差和由于遮挡造成的跟踪失效,提出了相应的改进措施。其一,根据初始帧目标和背景在颜色分布上的差异,建立对数似然图(log-likelihood image),筛选出目标中与背景可... 详细信息

为了克服传统mean-shift算法在跟踪运动目标时由于背景像素造成的定位偏差和由于遮挡造成的跟踪失效,提出了相应的改进措施。其一,根据初始帧目标和背景在颜色分布上的差异,建立对数似然图(log-likelihood image),筛选出目标中与背景可区分性好的颜色特征建立目标模型,并以同样的方法在后续帧建立候选模型,从而有效地减小背景像素的影响。另外,将候选区域划分为若干重叠的子块,分别利用mean-shift算法对各个子块进行迭代,以与目标区域相应子块最为匹配的子块的所在位置对整个目标重新定位,由此很好地实现了目标部分遮挡情况下的稳定跟踪。当目标被严重遮挡时,则采用简单的线性预测,估计下一帧目标可能出现的位置。实验结果表明:提出的改进算法可以准确地进行目标跟踪,对部分遮挡和严重遮挡都有较强的鲁棒性。

关键词：目标跟踪 mean-shift 对数似然图遮挡

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一种新的mean-shift对象跟踪方法

光电工程 2008年第3期35卷 26-29页

作者：牛长锋刘玉树北京理工大学计算机科学技术系北京100081

由于存在外点干扰,传统的mean-shift对象跟踪方法不能有效的跟踪尺寸逐步变大的目标。猜想利用对象初始模型能有效排除外点对跟踪结果的干扰,在此基础上本文提出了一种利用对象初始模型的候选目标模型和相似度测量方法;为了使内核窗口... 详细信息

由于存在外点干扰,传统的mean-shift对象跟踪方法不能有效的跟踪尺寸逐步变大的目标。猜想利用对象初始模型能有效排除外点对跟踪结果的干扰,在此基础上本文提出了一种利用对象初始模型的候选目标模型和相似度测量方法;为了使内核窗口中心及大小与对象形心及大小一致,根据内核窗口外一定宽度子带内像素分布情况,动态调整内核窗口大小和位置。通过对尺寸逐渐变大的汽车进行跟踪,验证了算法的有效性,同时试验结果也证明新算法具有更低的计算复杂度。

关键词：目标跟踪 mean-shift 对象模型内核窗口外点