基于块的Mean-shift跟踪算法

针对传统Mean-shift跟踪算法在目标发生遮挡和形态变化时跟踪性能下降的缺点,提出了一种基于块的Mean-shift跟踪算法,该算法主要特点有:1)将跟踪目标平均分块,每小块独立进行传统Mean-shift跟踪,利用小块跟踪未被遮挡的目标部分;2)跟踪检测器检测目标小块跟踪的有效性,筛选出无效跟踪的目标小块,解决了目标分块造成跟踪性能下降的问题;3)归一化互相关检测器和邻域一致检测增加了对目标空间信息的检测,弥补了Mean-shift算法的局限性,增加了跟踪的鲁棒性。实验表明,该算法在目标发生遮挡和形态变化时仍然可以有效地实现跟踪。

融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪

目的为解决运动目标跟踪时因遮挡、尺度变换等产生的目标丢失以及传统匹配跟踪算法计算复杂度高等问题,提出一种融合图像感知哈希技术的运动目标跟踪算法。方法本文算法利用感知哈希技术提取目标摘要进行模板图像识别匹配,采用匹配跟踪策略和搜索跟踪策略相配合来准确跟踪目标,并构建模板评价函数和模板更新准则实现目标模板的自适应更新,保证其在目标发生遮挡和尺度变换情况下的适应性。结果该算法与基于NCC(normalized cross correlation)的模板匹配跟踪算法、Mean-shift跟踪算法以及压缩跟踪算法相比,在目标尺度变换和物体遮挡时,跟踪的连续性和稳定性更好,且具有较低的计算复杂度,能分别降低跟踪系统约6.2%、6.3%、9.3%的计算时间。结论本文算法能有效实现视频场景中目标发生遮挡及尺度变换情况下的跟踪,跟踪的连续性和稳定性良好,且算法具有较低的计算复杂度,有利于实时性跟踪系统的构建。