交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用

针对模式识别在智能交通领域的实际工程应用,提出了一种提取运动车辆轮廓线的精细跟踪算法.首先,通过冗余离散小波变换法提取运动区域,检测出相邻两帧图像内的运动变化从而确定运动对象的存在及其初始位置;其次,以当前帧运动区域为参考,通过改进的mean-shift算法在后续帧中跟踪运动对象的中心位置;最后,以mean-shift跟踪窗口作为目标初始轮廓线,采用自适应水平集法得到目标轮廓,从而精确定位运动对象位置.实验结果表明本文算法能够以轮廓线的方式以较高精确度跟踪运动车辆目标,目前已被市交通局科研单位采纳,具有一定的工程应用前景.

基于自适应活动轮廓模型的实时手势跟踪

在基于视觉的手势分析与识别中,一个关键环节是手势跟踪。本文提出了基于颜色信息的自适应活动轮廓模型,并与均值漂移算法相互融合,实现图像序列的实时手势跟踪。跟踪算法分为两步进行,首先应用均值漂移算法实现手部区域的定位,然后基于自适应活动轮廓模型提取手部轮廓。在跟踪过程中,轮廓提取为下一帧的区域定位更新搜索窗口,提高了搜索效率,使目标跟踪达到实时性要求。同时,本文根据跟踪区域模板与目标模板的相似性度量Bhattacaryya系数给出了在跟踪目标被遮挡时的处理方法,有效地解决了这一难题。实验结果证明了在无遮挡和遮挡两种情况下算法均能实现准确、实时的手势跟踪。

面向飞行器平台的图像目标追踪算法

以求解主动轮廓为目标观测手段,给出了基于卡尔曼滤波方法的可以追踪目标位置和目标在图像平面内面积的基础追踪算法。利用特征点匹配信息,解决了目标状态在图像平面内的急剧非线性变化导致基础追踪算法失败的问题。给出了结合特征点匹配与目标颜色统计直方图反向投影匹配2种方法的处理目标被遮挡情况的算法。通过实验验证,该算法在实验场景中,可以实现对目标位置和大小的追踪,可以成功地适应目标被遮挡的情况。