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融合背景权重直方图的目标跟踪 被引量:1
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作者 田浩 巨永锋 +1 位作者 孟凡琨 李涪帆 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期72-84,共13页
目的考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足。方法结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH... 目的考虑到融合校正背景权重直方图(CBWH)的Mean Shift(MS)目标跟踪算法只有CBWH更新而缺少目标模板更新,以及在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足。方法结合卡尔曼滤波器(KF)在目标状态预测和参数更新方面的可靠性,将两层KF框架融入融合CBWH的MS。第1层KF框架为目标位置预测层,通过KF噪声与巴氏系数之间的关系,实现跟踪结果的自适应调整,减少遮挡对跟踪结果的影响;第2层KF框架为目标模板更新层,通过KF对目标模板中的每个非零元素进行滤波,实现目标模板与CBWH的同步更新,减少目标特征变化对跟踪结果的影响。结果在背景干扰、遮挡以及特征变化等条件下进行实验,得到本文算法、融合CBWH的MS和传统MS的平均跟踪误差分别为5.43、19.2和51.43,显示本文算法的跟踪精度最高。同时本文算法也具有良好的实时性。结论本文算法在融合CBWH的MS基础上,加入两层KF框架,解决了原算法缺少目标模板更新和在目标遮挡时鲁棒性欠佳的不足,最后实验验证了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 校正背景权重直方图 两层卡尔曼滤波 巴氏系数 模板更新
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基于背景直方图的Staple目标跟踪算法
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作者 孟令军 尚桠朝 《电子技术应用》 2021年第9期20-24,38,共6页
针对Staple算法在由于相机运动出现模糊情况下跟踪精度下降的问题,提出一种基于背景权重直方图的改进Staple目标跟踪算法。首先,针对传统颜色直方图忽略空间性的问题,提出对直方图引入位置权重;其次,利用背景区域颜色直方图抑制背景信... 针对Staple算法在由于相机运动出现模糊情况下跟踪精度下降的问题,提出一种基于背景权重直方图的改进Staple目标跟踪算法。首先,针对传统颜色直方图忽略空间性的问题,提出对直方图引入位置权重;其次,利用背景区域颜色直方图抑制背景信息对目标区域直方图的影响,提出引入背景权重直方图,并完成直方图分类器的构建。该算法在OTB2015测试集上与其他5个先进算法进行实验比较,结果表明在距离精度和成功率上总体效果相对Staple分别提升了3.7%和2%。 展开更多
关键词 背景权重直方图 目标跟踪 STAPLE 运动模糊 相关滤波
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基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法 被引量:49
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作者 李冠彬 吴贺丰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2059-2066,共8页
融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,... 融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在下一帧中的位置.实验结果表明,该算法和传统的基于颜色直方图特征的均值漂移算法相比具有更准确的跟踪结果,并且对于目标遮挡和姿势改变的视频序列具有更强的鲁棒性. 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 局部二元模式 背景权重
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一种改进的Mean Shift目标跟踪算法——针对视频对象部分遮挡和光照变化 被引量:1
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作者 郑增国 宣士斌 +1 位作者 桑高丽 赵波 《广西民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第1期50-54,共5页
针对经典的Mean Shift算法在目标部分遮挡或者场景光照变化时容易出现跟踪目标丢失的问题,文章运用一种基于分块权重的方法处理目标部分遮挡问题,每一部分的权重系数由来自不同的块和背景颜色信息共同决定.为了适应场景光照的变化,提出... 针对经典的Mean Shift算法在目标部分遮挡或者场景光照变化时容易出现跟踪目标丢失的问题,文章运用一种基于分块权重的方法处理目标部分遮挡问题,每一部分的权重系数由来自不同的块和背景颜色信息共同决定.为了适应场景光照的变化,提出快速并且稳定的更新机制.实验分析,该方法可实现快速有效的跟踪. 展开更多
关键词 目标跟踪 Mean SHIFT 部分遮挡 背景权重 光照变化
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室内视频监控下基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法 被引量:10
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作者 郑浩 刘建芳 廖梦怡 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期224-230,241,共8页
针对目前室内人体异常行为检测和识别中照明变化、遮挡、相机移动和背景等因素对检测准确性的影响,提出一种多技术混合跟踪方法。该方法基于连续自适应均值漂移(CAMS),引入校正背景权重直方图(CBWH)和无味粒子滤波(UPF)技术处理遮挡和... 针对目前室内人体异常行为检测和识别中照明变化、遮挡、相机移动和背景等因素对检测准确性的影响,提出一种多技术混合跟踪方法。该方法基于连续自适应均值漂移(CAMS),引入校正背景权重直方图(CBWH)和无味粒子滤波(UPF)技术处理遮挡和相似颜色对象的干扰。采用基于稀疏表达的检测方式从多种场景对目标对象的异常行为进行检测和识别,并利用均方误差统计量评估所提方法的性能。同时在公开数据集UMN上进行仿真验证。实验结果表明,该方法在不同场景中有障碍物遮挡或是具有相似颜色的其他对象情况下都能准确检测和识别目标对象。此外,该技术还可能进一步改善复杂场景下多摄像机中目标对象的跟踪性能。 展开更多
关键词 检测识别 连续自适应均值漂移 校正背景权重直方图 无味粒子滤波 稀疏表达 室内视频监控
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