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复杂背景中的目标抗遮挡跟踪
利用Kalman完成目标跟踪,然后利用置信度实现抗遮挡算法。
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-14
文件大小:3145728
提供者:
shshshyj
跟踪遮挡目标的一种鲁棒算法1
该算法有很好的鲁棒性,可以有效地跟踪被遮挡的目标,是一种很不错的算法。
所属分类:
其它
发布日期:2010-04-05
文件大小:264192
提供者:
wuming57
MeanShift 及相关算法在视频跟踪中的研究 PDF
所谓目标跟踪,就是在一段序列图像的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标所处的 位置。一个好的视频跟踪算法一般须满足两个基本的要求: 1.实时性好,算法要费时少,至少要比视频采集系统的图像帧的采集速率快, 否则无法实现正常跟踪,如果系统的跟踪环节后面还有其他的图像处理环 节,还要预留较多的时间给后面的处理,所以实时性至关重要。 2.鲁棒性强,实际的观测环境,图像的背景可能很复杂,光照、图像噪音及 随时可能出现的对目标的遮挡均使目标的跟踪变得非常困难,这对算法的 鲁棒性有很高的要求。
所属分类:
C++
发布日期:2011-09-26
文件大小:8388608
提供者:
BenNik
遮挡情况下运动目标的跟踪pdf
目标跟踪是图像处理领域的重要内容,遮挡跟踪是目前的难点之一,该文提供了一种解决思路,推荐阅读。
所属分类:
C++
发布日期:2012-01-12
文件大小:241664
提供者:
cau_hechun
camshift跟踪算法
能够实现实时跟踪,并且能够解决遮挡问题,是个初学者很不错的学习代码
所属分类:
C++
发布日期:2013-05-13
文件大小:8388608
提供者:
zhaoyongqing123
多运动行人检测与跟踪技术研究
有助于对行人检测技术的学习, 基于 Haar 特征与 HOG 特征特征融合的 Adaboost 行人检测算法,基于改进的均值移动目标跟踪方法
所属分类:
讲义
发布日期:2014-09-17
文件大小:3145728
提供者:
wkj827270243
TLD改进型的多目标跟踪
改代码在原有TLD基础上进行改进,可以实时性更高,支持尺度变形和遮挡跟踪,同时可以多目标跟踪
所属分类:
网络监控
发布日期:2015-08-26
文件大小:303104
提供者:
zhengyelong1234
基于DSP+FPGA的高清图像跟踪系统研制.pdf
目标识别与跟踪技术是目前图像处理研究的重点方向,在军事和民用领域中 具有广泛的应用价值,如精确制导武器、导弹飞机预警等军事领域,如交通管理、 刑事侦查等民用领域。其中,如何在复杂的背景中,提取、识别与跟踪特定目标 更是急需解决的问题。本文介绍了国内外图像跟踪系统的研究现状与发展趋势、 图像跟踪系统的基本组成与工作原理、详细功能和性能要求,设计了基于 DSP+FPGA的图像跟踪系统并进行了实验验证,主要工作包括: 1)本文设计的图像跟踪系统主要由图像跟踪电路、通讯控制电路和视频接口
所属分类:
硬件开发
发布日期:2020-01-27
文件大小:7340032
提供者:
drjiachen
基于形状上下文和粒子滤波的多目标跟踪
目标跟踪是计算机视觉领域里研究的热点和难点。提出一种基于形状上下文和粒子滤波的多目标跟踪算法,通过在跟踪过程中融入目标检测信息来处理目标进入与离开场景问题和目标重叠与分离问题。首先,采用自适应增强检测算法对视频区域中的目标进行检测;然后,利用形状上下文特征来建立被跟踪目标的外观模型;最后,利用粒子滤波方法进行粒子的选择和目标的跟踪。实验证明,提出的算法能够有效处理目标进入与离开场景的问题和目标重合与分离的问题,在单一背景和复杂背景下都能进行较为准确的跟踪,还能一定程度上处理部分遮挡问题。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-17
文件大小:505856
提供者:
weixin_38691055
遮挡条件下多运动车辆跟踪研究
针对SURF算法能够提取到的图像特征点较少的问题,基于保持亮度特性的双直方图均衡算法,通过重构SURF尺度空间提取图像特征。将这种方法与卡尔曼滤波相结合进行目标跟踪,用特征点的中心作为跟踪点;通过卡尔曼滤波预测出运动目标的位置,判断遮挡是否发生;最后,应用该方法进行目标特征向量匹配。实验结果表明,该算法对发生旋转、缩放以及遮挡的多运动目标都可进行稳定跟踪,其跟踪速度比R-SURF算法提高20%;在跟踪速度相当的情况下,跟踪精度要高于卡尔曼滤波跟踪算法。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-17
文件大小:589824
提供者:
weixin_38725426
gpu-pathtracer:gpu上基于物理的路径跟踪器-源码
GPUPathtracer gpu上基于物理的路径跟踪器 特色 积分器(环境光遮挡,路径跟踪,光跟踪,体积路径跟踪,双向路径跟踪, 随机渐进光成像仪,即时光能传递) 材质(朗伯,镜面,电介质,粗糙电介质,粗糙导体,基材) 参与介质渲染(同质和异质) 光源(面积,无限) 多重常规采样(mis) 景深(dof) 简单的场景加载(simple scene loader) 依赖库 需要CUDA9.1以上 关于场景 考虑到场景太大,所以只放了一个简单的测试场景供使用,如果需要,可以联系我将其余场景提供给
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:60817408
提供者:
weixin_42118011
AcurusTrack:多对象跟踪组件。 在识别和经典对象跟踪器没有的条件下工作(例如,不稳定的摄像机镜头,遮挡,运动模糊,遮盖的脸部等)。 不管性质如何,均可在任何物体上工作-源码
AcurusTrack。 Python数据关联组件,用于精确的多对象跟踪 AcurusTrack是一个高度可预测的多对象跟踪器。 它基于自定义数据关联方法。 该组件不依赖于对象的性质-我们使用任意组件。 您可以将任何元数据用作输入。 在这里,我们显示了由脸部和姿势估算器得出的元数据的示例。 您可以使用任何喜欢的估计器来创建输入数据。 该存储库是AIHunters的作品。 我们从描述马尔可夫链蒙特卡洛数据关联的文章中获得了启发。 对于相当简单的情况,我们将发布此简短版本。 但是,如果您对完整
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-13
文件大小:123731968
提供者:
weixin_42113794
融合人群密度图和视觉对象跟踪器以在人群场景中进行人跟踪
近年来,尽管视觉跟踪已大大改善,但是由于严重的遮挡,高人群密度和明显的外观变化,人群场景对于人们跟踪仍然特别具有挑战性。 为了解决这些挑战,我们首先设计了一个稀疏核相关滤波器(S-KCF),以抑制由遮挡和照明变化引起的目标响应变化,以及由于类似干扰物体导致的虚假响应。 然后,我们提出一个人员跟踪框架,该框架使用卷积神经网络(CNN)将S-KCF响应图与估计的人群密度图融合在一起,从而生成精炼的响应图。 为了训练融合CNN,我们提出了两阶段策略来逐步优化参数。 第一阶段是在批处理模式下训练初步模型
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38569166
时空上下文学习长时目标跟踪
针对在线学习跟踪算法中目标模型更新错误而导致跟踪漂移的问题,提出了一种简单但高效的解决方案。在目标区域均匀采样点跟踪器,基于纹理描述对前后两帧点跟踪器进行置信度评估并以此完成目标初步定位,由多维特征时空上下文模型输出目标位置置信图以完成目标精确定位,同时结合置信图决定模型更新速率并给出了一种多尺度更新机制。实验表明,该方法在背景干扰、快速运动、遮挡、光照变化及尺度变化下均能完成稳健跟踪,在320 pixel×240 pixel的视频序列中平均跟踪速度为55.1 frame/s,可以满足实时应用的
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-07
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38717169
结合纹理和形状特征的在线混合随机朴素贝叶斯视觉跟踪器
基于机器学习的思想并充分利用外观信息,提出一种在线选择纹理和形状特征的混合随机朴素贝叶斯视觉跟踪器。构造归一化空间金字塔,通过强度二值特征和金字塔梯度方向直方图二值特征,描述全局与局部区域的纹理和形状;并根据特征描述的二值性和多模性,设计并实现了在线混合朴素贝叶斯分类器。分类器预测类别后验概率生成信任图,跟踪器通过分析信任图实现目标跟踪,并利用极大似然估计和交叉验证实现外观学习和特征选择。选用基准测试集比较同类方法,从性能和复杂度两方面评估了跟踪器。实验结果表明跟踪器对光照变化,部分遮挡等情况具
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:6291456
提供者:
weixin_38653155
养殖场环境下的生猪多目标检测与跟踪方法
针对生猪多目标跟踪过程中猪舍内光照情况复杂、生猪间遮挡等问题,改进了传统多运动目标跟踪算法,开发了一套基于计算机视觉技术的目标跟踪系统。改进了前景检测方法,将灰度差分、S通道差分和帧间差分所获取的差分图像相融合。利用阴影与背景的颜色差异性和纹理相似性消除阴影的影响,得到完整的前景图像,提高了前景提取的准确度。改进均值漂移算法实现对目标生猪运动行为的准确跟踪,改进的算法融入了目标生猪的初始位置与颜色信息,修正了目标直方图模型,提高了跟踪的准确率。不同品种、不同光照条件下生猪的运动行为跟踪实验的结果
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:5242880
提供者:
weixin_38626032
一种基于压缩感知的在线学习跟踪算法
实现稳健的目标跟踪,建立有效的目标在线模型至关重要。针对现有在线学习跟踪算法缺乏对目标观测信息是否有效的判断,提出了一种简单且高效的解决方法。利用正负样本构建目标在线模型,基于压缩感知理论从多尺度图像特征空间提取特征信息完成目标表征之后,由随机蕨分类器进行分类并通过一种特征置信度度量策略来确定在线更新速率,最后由目标在线模型判断输出置信度最高的样本,此外还建立了一种遮挡反馈机制来决定是否更新目标在线模型。实验结果表明,该方法在目标被长时间遮挡、光照变化等情况下均能完成稳健跟踪,在320 pixe
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38688403
基于kalman预测和自适应模板的目标相关跟踪研究
文中提出了一种基于kalman预测和自适应模板的目标相关跟踪算法。通过kalman预测下一帧图像中目标的状态,缩小整个图像上目标检测的搜索范围,满足目标跟踪的实时性。采取自适应模板更新策略,根据目标的变化情况自动调节参考模板,提高目标跟踪的稳定性。仿真实验结果表明,算法能够随着目标的形状、大小、位置的变化快速调整参考模板,进行稳定和实时的跟踪,当目标被物体遮挡时仍能有效地跟踪目标。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-31
文件大小:901120
提供者:
weixin_38618140
人脸检测跟踪与特征点定位系统
实现的人脸检测跟踪与特征点定位系统,基于VC++6.0开发平台,使用opencv作为开发工具,有效缩短了系统的开发时间。首先,本系统采用adaboost算法进行人脸检测,通过合理的特征模板的选择实现了人脸的实时检测;其次,人脸跟踪模块选用camshift算法,利用人脸检测模块生成的人脸坐标传递给跟踪模块,实现人脸的自动实时跟踪,同时建立多个camshift跟踪器对多人脸进行跟踪,并有效地解决了人脸遮挡的问题;最后,通过ASM(active shape model)算法实现了实时人脸特征点定位。实
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-31
文件大小:702464
提供者:
weixin_38595528
一种基于TLD的手势跟踪方法
针对手势跟踪的有效性和鲁棒性问题,提出了一种结合手势检测与TLD(Tracking Learning Detecting)跟踪的手势跟踪方法。首先利用Haar特征与Adaboost算法对静态手势进行快速检测,然后对手势区域进行定位,最后使用TLD算法对定位的手势区域进行跟踪以获取动态手势轨迹。实验结果表明,该方法可以实现对变形手势快速、准确的跟踪,对部分遮挡有很好的适应性,具有较高的鲁棒性和实时性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-28
文件大小:624640
提供者:
weixin_38504089
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