共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
针对在运动目标结构较为复杂,运动速度较快的情况下,采集图像与被跟踪的目标存在较大的速度差异,算法运算较为复杂,运算耗时与跟踪速度不匹配,形成跟踪滞后的问题,提出一种基于稀松运动特征匹配的跟踪滞后消除算法.在运动目标跟踪的进程中,运用稀松特征迭代计算的方法,减少特征数量.在保证跟踪精度的同时,最大程度缩短计算时间.实验表明,提出的算法很好地解决了被跟踪运动目标的滞后性问题,跟踪效果明显改善. 相似文献
4.
在视频无序运动目标实时跟踪中,无序性的出现会使所跟踪目标的尺寸和色彩等外观线索失去强度可靠性,跟踪目标的弱化会导致对目标地错误跟踪.为了克服这一问题,本文提出了一种基于改进无序运动数学形态特征的弱目标跟踪算法.该算法根据数学形态模型,分割出图像中的可跟踪特征,进行弱化特征增强,利用卡尔曼滤波预测各目标是否遇到是真实跟踪模型,在目标较为弱化的情况下,可以计算最佳定位信息更新目标信息.计算机仿真结果表明,所提出算法能够在保证实时性的前提下,在目标较为弱化的情况下,均能实现准确跟踪,并且跟踪结果令人满意. 相似文献
5.
对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。 相似文献
6.
主要研究了视频图像目标跟踪准确性问题。在基于核的颜色特征统计描述及以此建立视觉目标观测概率方法的基础上,提出了一种改进的粒子滤波视频图像目标跟踪算法。首先,本文给出了基于标准粒子滤波的单特征、单目标跟踪算法,然后针对加权样本参数的选择不同,提出改进思路,最后通过与基于均值移位视觉目标跟踪算法的实验结果对比。提出的改进的粒子滤波跟踪算法在稳健性方面有显著地提高,而且若适当选择视觉跟踪参数,在实时性方面能得到有效地保证。 相似文献
7.
在对高速运动目标的多媒体视频采集中,因为风力、高速抖动等原因导致视频和图像采集模糊,稳定性差,需要进行对视频和图像等多媒体素材进行电子稳像处理,提高对图像目标的识别和检测能力。传统方法中采用块匹配方法构建电子稳像算法,因为运动帧补偿效果不好,稳像效果较差。提出一种基于运动帧补偿的多媒体块匹配电子稳像算法,进行GSM随机场建模和进行像素点关联传递迭代优化,将图像的前一帧作为参考帧对当前帧进行参数补偿,求得的全部帧图像对应的运动参数,实现对电子稳像算法改进。仿真实验表明,算法能保留图像中的特征的同时去除图像中含有的抖动,稳像处理性能较传统方法优越。改进方法在电子侦察、远程目标识别等领域具有优越的应用前景。 相似文献
8.
在对大型网络下的特征进行高效匹配的过程中,容易出现数据量大、计算过于复杂的情况,导致传统的基于多谱特征表示的大型网络下的特征匹配模型,由于需构造所有谱描述子,无法高效完成大型网络的特征匹配,提出一种基于加速鲁棒性特征算法的大型网络下特征高效匹配模型,对个体分类器的权值进行计算,依据特征出现的加权次数从大到小进行排序,从而完成大型网络所需特征的选择。通过固定的梯度方向矢量获取标准模板,利用标准模板得到一套适用于所有大型网络下的特征匹配算子,获取大型网络图像的二阶算子,依据积分获取所有固定梯度方向矢量,对Haar小波二阶响应进行计算,依据高斯函数对该小波响应进行加权处理,从而提高其对大型网络下特征高效匹配的鲁棒性。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的准确性及高效性。 相似文献
9.
10.
针对传统的CAMShift算法跟踪目标丢失的问题,提出一种基于Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法。为验证改进后算法,可用安装摄像头的农田作业设备采集图像,并对图像中的特定目标进行跟踪。该算法用Kalman滤波器预测下一帧特定目标的位置,统计候选目标的直方图并进行反向投影,将得到的色彩概率分布图跟踪特定目标的特征。实验表明,改进后的算法在目标快速运动的情况下仍然取得较好的跟踪效果,具有较好的稳定性。 相似文献
11.
12.
13.
提出了基于量子进化算法的人体跟踪方法。量子进化算法借鉴了量子计算的思想,具有较强的寻优能力和较快的运算速度,在基于量子进化算法的人体跟踪中,将跟踪置于函数优化框架内,视跟踪为在模型可行域内求解与图像观测特征具有最优匹配的模型的函数优化问题,并对此目标函数使用量子进化算法寻优。模拟场景实验表明,与基于粒子滤波的人体跟踪算法相比,基于量子进化算法的人体跟踪具有较高的跟踪精度和较快的运算速度。 相似文献
14.
15.
在人体运动跟踪建模中,需要对样本集的多样性特征进行贫化处理,以提高全关节驱动模式运动状态跟踪的准确性。传统方法采用量子进化和粒子滤波算法进行人体运动跟踪贫化算法实现,算法在全关节多样化样本特征运动模式下,跟踪效果不好。提出一种采用动态分层二值进化处理的改进的量子进化粒子滤波全关节驱动模式跟踪方法,解决多样本特征的贫化问题。进行人体全关节驱动模式动力学分析及人体运动跟踪模型构建,通过动态分层处理技术,获得二值前景图像,求得人体关节的全方位信息特征,通过动态分层二值进化方法,准确地找到各关节位置,构建亮度模型函数,实现贫化处理。实验表明,改进算法能实现对体操运动员运动幅度大的肘、腕、踝部位均得到了准确的跟踪结果,贫化效果较好,运动状态估计精度较高。 相似文献
16.
17.
为了实现自主移动机器人在室内的精准定位,提出了一种对运动姿态求解过程进行优化且基于特征点匹配的双目视觉定位算法。首先,利用FAST算子提取左右相机采集图像的特征点,并通过BRIEF算子进行特征点匹配;然后,对前后帧图像中的特征点采用BRIEF算子进行特征跟踪,并通过RANSAC方法过滤掉误匹配的特征点;最后,对帧间运动估计求解位姿的过程进行了优化,通过满足匹配要求的间隔最大的两帧图像求解位姿,以减小帧间运动估计产生的累积误差。实验结果表明,在机器人运动缓慢的情况下,该算法有效地减小了帧间运动估计产生的累积误差,提高了定位精度,并基本实现了在室内的定位。 相似文献
18.
《科技通报》2017,(10)
针对目前现有的TLD(跟踪-学习-检测)算法易受阴影、遮蔽、摄像机晃动或是目标快速运动的影响,提出基于HSV-HOG的改进TLD目标跟踪方法。首先,在跟踪初始化前通过加入HSV颜色空间提高TLD算法初始化速度以及抗噪性,使得TLD算法在阴影、抖动的干扰下依然能够实现较好的目标跟踪。若TLD算法选取的跟踪目标受到遮蔽、运动过快,则在算法中加入自适应kalman滤波预测目标物体可能存在的区域,缩小跟踪器的跟踪范围,提高跟踪速度,并在检测器加入后验HOG特性,对已缩小的预测区域进行检测,增强了检测器的判别和检测能力。实验证明,改进的追踪方法具有较好的鲁棒性和跟踪精度。 相似文献
19.
提出了一种基于稀松模糊定位算法的网络入侵特征检测算法。新算法通过采集初始网络入侵特征,组建特征集合。利用稀松运动特征匹配算法最大程度上纠正由于特征模糊带来的弊端。保证跟踪匹配过程中,运用较少的入侵特征点完成后期的多个匹配,大幅降低匹配时间,消除匹配误差问题,通过将全局搜索和局部搜索机制有机地结合,保证检测的准确性。实验结果表明,利用本文算法进行入侵检测,能够有效提高检测的准确性。 相似文献