基于均值漂移与卡尔曼预测相结合的视频运动目标跟踪算法
基于视频的目标检测与跟踪技术研究
一、目标检测
4、基于深度学习的目标检测：这种方法利用深度神经网络来学习和识别目标。 例如，常见的有YOLO、Faster R-CNN和SSD等算法。这些算法能够自适应地学习 和识别目标，对复杂背景、光照和颜色变化具有较强的适应性。
二、目标跟踪
二、目标跟踪
目标跟踪是在目标检测的基础上，连续地跟踪目标在视频中的位置和运动轨 迹。常见的目标跟踪算法有基于滤波、基于块匹配、基于深度学习和基于特征等 方法。
三、未来研究方向
2、深度学习模型的改进：尽管现有的深度学习模型在目标检测和跟踪中已经 取得了一些好的效果，但仍有改进的空间。例如，可以探索更有效的网络结构、 更好的训练方法和更精细的损失函数等。
三、未来研究方向
3、多视角和多模态信息融合：未来的研究可以探索如何利用多个视角和多种 模态的信息来进行目标检测和跟踪。例如，可以利用红外线和可见光图像的融合、 声音和视觉信息的融合等。
内容摘要
目标跟踪是视频监控中的另一项关键技术，其基本任务是跟踪视频中的运动 目标。常见的目标跟踪方法有粒子滤波、轮廓跟踪和深度学习等。粒子滤波通过 随机采样生成大量粒子，每个粒子表示目标的一种可能位置和速度，通过滤波器 对粒子进行权重分配，最终实现目标跟踪。轮廓跟踪则基于目标的边缘信息进行 跟踪，常用的轮廓提取方法有边缘检测、轮廓像素聚类等。
视频目标跟踪技术的常用方法
跟踪是在匹配的基础上，对目标的轨迹进行预测和更新，以实现目标的实时 跟踪。常用的跟踪方法包括基于滤波、基于机器学习等。
各种方法的优缺点
各种方法的优缺点
特征提取、匹配和跟踪等方法各有优缺点。特征提取方法的优点是能够有效 地区分目标和背景，缺点是对于复杂背景和动态变化的目标，提取的特征可能不 够准确。匹配方法的优点是能够将目标与背景中的其他物体进行准确的比较，缺 点是对于大规模的背景和复杂的目标，匹配的效率可能较低。跟踪方法的优点是 能够实时预测和更新目标的轨迹，缺点是对于遮挡、变形等情况的处理可能不够 准确。
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的任务，广泛应用于视频监控、智能交通、无人驾驶和增强现实等领域。
目标跟踪算法设计与性能评估是提高跟踪准确性和效率的关键。
本文将介绍图像处理中的目标跟踪算法设计以及常用的性能评估方法。
一、目标跟踪算法设计目标跟踪算法旨在从连续的图像序列中，准确地估计目标的位置和尺度。
以下是几种常见的目标跟踪算法设计方法：1. 基于模板的方法：该方法将目标的初始位置和尺度作为模板，在后续图像中寻找与模板最相似的区域作为目标的位置。
基于模板的方法包括均值漂移、相关滤波器和模板匹配等。
2. 基于特征的方法：该方法通过提取目标的特征信息进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理、形状和运动等。
基于特征的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和深度学习等。
3. 基于超像素的方法：该方法将图像分割成若干个超像素，在跟踪过程中利用超像素的空间关系和相似性来估计目标的位置。
基于超像素的方法包括稀疏表示、分割与跟踪、跟踪与检测等。
二、性能评估方法评估目标跟踪算法的性能是十分重要的，以下是几种常用的性能评估方法：1. 准确性评估：准确性是评估目标跟踪算法的核心指标之一，通常使用重叠率（Overlap Rate）和中心误差（Center Error）来衡量。
重叠率是目标边界与跟踪结果的交集与并集之比，中心误差是目标中心与跟踪结果中心的欧氏距离。
高重叠率和低中心误差表示算法具有较好的准确性。
2. 鲁棒性评估：鲁棒性是评估目标跟踪算法抗干扰能力的指标，常见的鲁棒性评估方法包括光照变化、尺度变化、遮挡和快速运动等。
通过在各种干扰情况下测试算法的跟踪准确性，可以评估算法的鲁棒性。
3. 复杂度评估：复杂度评估是评估目标跟踪算法的计算复杂度和运行速度的指标，常用的复杂度评估方法包括处理帧率、平均处理时间和内存占用等。
较低的复杂度和较快的运行速度表示算法具有较好的效率。
4. 数据集评估：数据集评估是常用的目标跟踪算法性能评估方法之一，目标跟踪领域有许多公开的数据集，如OTB、VOT和LAR等。
动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪
动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪王芬芬;陈华华【摘要】针对动态背景下的目标跟踪，提出了基于SIFT特征和CBWH特征的卡尔曼跟踪算法。
算法利用卡尔曼滤波器预测目标的大概位置；在所在位置区域内提取SIFT特征，与第一帧和前一帧进行特征匹配，并投票获得候选目标位置；利用CBWH特征获得目标可能位置；将二者位置加权对卡尔曼滤波器预测值进行修正，得到目标位置。
实验表明，所提算法取得了较好的实验结果。
%An object tracking algorithm based on Kalman filter using scale invariant feature transform (SIFT) and CBWH is proposed to solve the problem that trackers always drift or even lose target in dynamic scenes . Kalman filter predictsan area ,each matched keypoint casts a vote for the object center ,then the voting results are evaluated by the nearest neighbor clustering , the weighted result is a candidate position of the object's center.Another possible position is calculated by mean shift tracking using CBWH .The positions above are weighted into the object's center.This center is then sent to Kalman filter to get the final position and velocity . Experimental results demonstrate that the proposed method obtains good tracking results .【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】4页(P46-49)【关键词】动态场景;目标跟踪;卡尔曼滤波;尺度不变特征变换【作者】王芬芬;陈华华【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP391运动目标跟踪是计算机视觉的重要研究方向，其中对先验未知的物体进行跟踪越来越引起人们的关注。
视频检测和运动目标跟踪方法总结
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
基于检测的多目标跟踪算法综述
基于检测的多目标跟踪算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）算法在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域的应用日益广泛。
多目标跟踪算法旨在从视频序列中准确地识别并持续跟踪多个目标对象，为上层应用提供稳定、连续的目标状态信息。
本文旨在对基于检测的多目标跟踪算法进行全面的综述，分析各类算法的优势与不足，并探讨未来的发展趋势。
本文将介绍多目标跟踪算法的研究背景与意义，阐述其在各个领域的应用价值。
本文将对基于检测的多目标跟踪算法进行详细的分类和介绍，包括基于滤波的方法、基于数据关联的方法、基于深度学习的方法等。
对于每类算法，本文将分析其基本原理、实现步骤以及优缺点，并通过实验数据对其性能进行评估。
本文还将讨论多目标跟踪算法面临的挑战，如目标遮挡、目标丢失、场景变化等问题，并探讨相应的解决方案。
本文将展望多目标跟踪算法的未来发展趋势，提出可能的研究方向和应用前景。
通过本文的综述，读者可以全面了解基于检测的多目标跟踪算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
二、基于检测的多目标跟踪算法的基本原理基于检测的多目标跟踪算法（Detection-Based Multi-Object Tracking，DBT）是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
其主要原理是将目标检测和目标跟踪两个任务结合起来，通过利用目标检测算法提供的目标位置信息，实现多目标在连续视频帧中的持续跟踪。
目标检测：通过目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）在每一帧图像中检测出所有感兴趣的目标，并获取它们的位置信息（如边界框）。
特征提取：对于每个检测到的目标，提取其视觉特征（如颜色、纹理、形状等）或运动特征（如速度、加速度等），以便在后续的跟踪过程中进行匹配和识别。
数据关联：在连续的视频帧中，通过数据关联算法（如匈牙利算法、Joint Probabilistic Data Association等）将当前帧中的目标与前一帧中的目标进行匹配，形成目标的轨迹。
基于Camshift与Kalman滤波算法的动态目标跟踪
反 向投影模板 的生成过程如下 ：
算量可以准确地预测 出目标的位置与速度 。 来实现 目标 的实时跟踪 ， 根据 场景 中不 同的干扰情 况 ， 采 用不 同的 比例 因子将 Ｃ ｍ ｈｆ算法与 Ｋ ｌａ 算法计算的 ａ ｓｉ ｌ ａ ｎ ｍ 结果进行相应 的线性加权 ， 从而得到 目 的最终位置。在 标
∑ ∑Ｘ （， ２ ｙ Ｊ ）
（） ７ （） ８
＝ 测 目
式 中：
为状态预测值 ； ｋ Ｘ 为先验估计
。 的修 正
的协方差矩
Ｍ２ ｏ＝∑ ∑ｙ （， ２ ｙ Ｊ ）
令 。＝
标长洲 的方 向角为
０＝ ｔ ２ ａ （ ｎ ）
值 ； 为卡尔曼滤波增益矩阵 ； 一为 Ｐ 。
。 ［ 一 ＋
一
。 ］
。 ＋Ｒ ）
（５ １）
（６ １）
（７ １） （８ １）
Ｐ¨
一
。
（
一
２ ）白适应的计算搜索 的宽 Ｗ与高 ｈ 。
计算 与 Ｙ的二 阶矩 ， 式为 公
。 ＝
Ｐ
ｌ＝Ａ ¨
１
Ｐ
一
ｌ
Ａ
．
一
】 Ｑ ＋
Ｐ ： （ — Ｈ Ｉ ）
１ 连 续 自 应均 值 漂移算 法 适
Ｃ ｍ ｈｆ算法 是基 于 Ｍ ａ ｓｉ 算 法 的搜 索算 法 ， ａ ｓｉ ｌ ｅｎｈｆ ｌ 它
等领域 的关键 性 技术 。由于 Ｍｅｎｈ 算 法具 有 无参 ａｓｉ ｌ ｆ
数、 高效 、 快速等特性 ， 从而被广泛应用 于 目标跟踪的应 用 将 Ｍ ａｓｉ 算法扩展到整个 图像 序列。Ｃ ｍ ｈ 算法 利 ｅｎｈｆ ｌ ａ ｓｉ ｉ ｆ
面向复杂场景的目标跟踪算法研究
面对复杂场景的目标跟踪算法探究关键词：目标跟踪；复杂场景；图像增强；多目标跟踪；神经网络一、引言目标跟踪是计算机视觉领域中重要的探究课题之一。
它在许多领域中都有广泛的应用，例如视频监控、自动驾驶和无人机等。
目标跟踪的目标是在视频序列中找到特定目标的位置，并在图像序列中跟踪它的运动轨迹。
但是，在实际应用中，目标跟踪往往会面临浩繁挑战，例如复杂背景、光照变化和目标遮挡等。
因此，如何在复杂场景中实现高效的目标跟踪一直是该领域的探究重点。
二、目标跟踪算法分类目标跟踪算法可以分为两类：基于区域的跟踪算法和基于点的跟踪算法。
基于区域的算法通过检测人工定义的目标区域来实现跟踪。
其中，常用的基于区域的跟踪算法包括均值漂移、卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等。
而基于点的跟踪算法则是通过识别特征点，并持续计算它们的相对位置来跟踪目标。
在基于点的跟踪算法中，SIFT和SURF算法是最常用的。
虽然两种算法的原理不同，但它们都具有很强的鲁棒性，在光照变化和目标旋转等状况下均能实现可靠的跟踪效果。
三、面对复杂场景的目标跟踪算法在复杂场景下，目标跟踪会受到许多干扰。
为了解决这些问题，探究人员们提出了许多新的算法。
1. 图像增强技术光照变化是导致目标跟踪误差的主要原因之一。
为了解决这个问题，许多探究者使用图像增强技术来改善图像质量。
常用的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化和对比度受限自适应直方图均衡化等。
这些技术可以将输入图像的亮度范围调整到更适合跟踪的范围。
2. 多目标跟踪算法在某些状况下，需要同时跟踪多个目标。
但是，传统的单目标跟踪算法并不能满足这种需求。
因此，探究人员提出了一些针对多目标跟踪的算法，例如基于马尔科夫随机场的多目标跟踪算法、基于分布式卡尔曼滤波的多目标跟踪算法和基于整体局部最小代价的多目标跟踪算法等。
3. 神经网络结构近年来，神经网络在计算机视觉中越来越受到重视。
许多探究人员将神经网络应用于目标跟踪，并取得了不错的效果。
基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究
基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究摘要：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，目标跟踪技术在许多领域中得到广泛应用。
卡尔曼滤波是一种经典的估计算法，可以用于目标跟踪，具有良好的估计性能和实时性。
本文主要介绍了卡尔曼滤波在目标跟踪领域的研究进展，包括基本原理、模型建立、算法优化等方面。
1.引言目标跟踪是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向。
在许多应用中，如视频监控、自动驾驶等，目标跟踪技术都扮演着重要的角色。
目标跟踪技术主要目的是在一段时间内通过图像或视频序列确定目标的位置、形状、尺寸等信息。
2.卡尔曼滤波的基本原理卡尔曼滤波是一种递归算法，用于估计线性系统的状态。
它基于贝叶斯滤波理论，将观测数据和系统动力学方程结合起来，通过迭代更新的方式获得对系统状态的估计。
卡尔曼滤波有两个主要的步骤：预测和更新。
预测步骤根据系统的动力学方程和上一时刻的状态估计，预测出当前时刻的状态。
更新步骤则根据观测数据和预测的状态，通过计算卡尔曼增益来更新状态估计。
3.卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用目标跟踪问题可以看作是一个卡尔曼滤波问题，即通过观测数据预测目标的状态。
在目标跟踪中，系统动力学方程可以根据目标的运动模型来建立。
观测数据可以是目标在每一帧图像中的位置信息。
通过将这些信息输入到卡尔曼滤波器中，可以得到对目标状态的估计。
4.卡尔曼滤波在目标跟踪中的改进与优化尽管卡尔曼滤波在目标跟踪中取得了一定的成功，但还存在一些问题，如对目标运动模型的建模不准确、对观测数据的噪声假设过于理想等。
因此，研究者提出了许多改进和优化方法。
其中一种方法是引入非线性扩展的卡尔曼滤波，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。
另一种方法是使用深度学习技术来提取更准确的特征表示，进一步改善目标跟踪性能。
5.实验与结果分析本节主要介绍了一些使用卡尔曼滤波进行目标跟踪的实验研究，并对其结果进行了分析。
实验结果表明，卡尔曼滤波在目标跟踪中具有较好的稳定性和精度。
运动目标跟踪算法及其应用分析
运动目标跟踪算法及其应用分析随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了极大的发展。
图像处理技术可以将图像进行分析和处理，并且可以将这些信息转换为数字化数据。
图像处理技术不仅可以用于医学诊断、生物学、工业监控等领域，而且也广泛应用于计算机视觉领域。
在计算机视觉领域中，运动目标跟踪技术是一项基础技术，它可以追踪视频图像中的目标并提供与目标相关的信息。
一、运动目标跟踪算法运动目标跟踪算法是和计算机视觉技术紧密相连的一种技术，主要是基于视频图像跟踪技术的实现。
一般来说，运动目标跟踪算法可以分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。
（1）目标检测目标检测是指在一个给定的时间段内，将目标从背景中检测出来并确定其位置、大小和形状等信息。
其中，检测算法和图像质量有着密切关系。
一般来说，目标检测算法可以分为两种：基于特征的目标检测算法和基于匹配的目标检测算法。
基于特征的目标检测算法主要是根据目标的特定外观特征进行识别和分类。
常用的特征包括Haar-like特征、SIFT特征、HOG特征等。
这些方法在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性，但是计算量比较大，需要消耗较多的计算资源。
基于匹配的目标检测算法主要是根据目标与背景之间的差异进行匹配和检测。
常用的匹配法包括基础匹配、Viterbi匹配、CAMshift算法等。
这些算法基于目标的运动状况，能够较好地适应不同的背景干扰和情况。
（2）目标跟踪目标跟踪技术是指在已经检测到目标的基础上，通过运用特定的算法，对目标进行跟踪。
常用的目标跟踪算法包括：Kalman滤波方法、Mean Shift方法和Template Matching方法等。
Kalman滤波方法是利用观测值来估计状态值的一种滤波方法。
它可以通过观察目标的位置和速度来预测后续帧中的目标位置。
Mean Shift方法是一种基于概率密度估计的跟踪方法，该方法通过目标物体在图像上的密度分布来进行目标跟踪。
Template Matching方法是一种基于模板匹配的方法。
物体跟踪算法在视频监控中的应用教程
物体跟踪算法在视频监控中的应用教程随着科技的不断发展，视频监控技术的应用越来越广泛。
而为了更好地保障安全，实时的物体跟踪算法变得尤为重要。
本篇文章将为您介绍物体跟踪算法在视频监控中的应用以及相关的教程。
一、物体跟踪算法的概述物体跟踪是指通过对视频序列进行分析和处理，实时地追踪感兴趣的物体。
它涉及到图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的技术。
物体跟踪算法在视频监控中的应用非常广泛，包括人脸跟踪、车辆跟踪等。
二、视频监控中的常用物体跟踪算法1. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）算法卡尔曼滤波器算法是一种递归估计算法，常用于预测和估计物体的位置。
它通过不断地更新位置估计值，可以在一定程度上解决物体漂移和遮挡等问题。
卡尔曼滤波器算法在实时视频监控中应用广泛，特别适用于移动目标的跟踪。
2. 均值漂移（Mean Shift）算法均值漂移算法是一种非参数化的密度估计算法，在物体跟踪中有着广泛的应用。
它通过不断地调整搜索窗口的中心，寻找最大密度值所在的位置，从而实现物体的跟踪。
均值漂移算法对物体颜色模型的准确性要求较高，在处理光照变化和背景干扰时比较强大。
3. CamShift 算法CamShift 算法基于均值漂移算法，是一种自适应的物体跟踪算法。
它通过不断地更新搜索窗口的大小和方向来跟踪目标物体。
相比于均值漂移算法，CamShift 算法对于光照变化和尺度变化较为稳健，常用于人脸跟踪和手势识别等应用。
4. Haar 级联检测器Haar 级联检测器是一种基于机器学习的物体检测和跟踪算法。
它使用Haar 特征和 AdaBoost 训练算法来实现目标物体的检测和跟踪。
Haar 级联检测器对于人脸、行人等物体有着较好的效果，并且具有较高的计算效率。
三、物体跟踪算法在视频监控中的应用教程下面将介绍物体跟踪算法在视频监控中的应用教程，涵盖了卡尔曼滤波器、均值漂移和 Haar 级联检测器三种算法的基本原理和实现方法。
计算机视觉中的目标跟踪技术
计算机视觉中的目标跟踪技术计算机视觉是指让计算机系统具备对图像和视频进行理解和分析的能力。
在计算机视觉领域，目标跟踪技术是一个重要的研究方向。
目标跟踪技术可以帮助计算机识别出图像或视频中的特定目标，并持续跟踪目标的位置、运动轨迹等信息。
本文将介绍计算机视觉中目标跟踪技术的发展现状和应用前景。
一、目标跟踪技术的发展历程目标跟踪技术起源于计算机视觉的早期阶段。
最早的目标跟踪方法是基于颜色、纹理等低层特征的方法，这些方法对光照、遮挡等因素敏感，容易受到干扰。
随着深度学习和神经网络技术的发展，目标跟踪技术逐渐向基于深度特征的方法转变。
利用深度学习技术可以提取图像和视频中更高层次的语义信息，使得目标跟踪算法更加鲁棒和准确。
在目标跟踪技术的发展历程中，研究者们提出了许多经典的目标跟踪算法，如均值漂移、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这些算法在不同场景下都取得了一定的效果，但也存在着一些局限性。
比如，传统的目标跟踪算法对于光照变化、目标尺度变化等因素的适应性较差，难以处理复杂的真实场景。
二、基于深度学习的目标跟踪技术近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标跟踪技术得到了迅速的发展。
深度学习技术可以学习图像和视频中的高层次语义信息，对于目标跟踪任务具有很大的优势。
目前，基于深度学习的目标跟踪算法已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。
基于深度学习的目标跟踪算法通常采用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，再结合循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等模型对目标的运动进行建模。
这些算法在大规模标注数据集上进行训练，可以学习到丰富的图像特征和目标运动的规律，从而实现对目标的准确跟踪。
除了基于深度学习的目标跟踪算法，还有一些结合了传统算法和深度学习技术的方法。
比如，将深度学习模型与传统的目标跟踪算法相结合，可以克服各自的局限性，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
三、目标跟踪技术的应用前景目标跟踪技术在许多领域都有着广泛的应用前景。
基于均值漂移算法的水下视频目标跟踪
首 先 选 取 水 下 视 频 图 像 第 一 帧 的 运 动 区域 作 为 初 始模 板 ， 我 们 将 初 始模 板 称 为 目标 模 型 。然 后 从 图 像 的 下 一 帧 开 始 ，对 周 围 区域 建立 候 选 目 标 模 型 ，使 开 始 建 立 的 目标模 型 与候 选 目 标 模 型 进 行 匹 配 ，直 到 找 到最 优 的候 选 模 型 ，此 时 将 该 候 选 模 型 更 新 为 当前 帧 的 目 标 模 型 。其 中 ， 目标 图１ 水下视频目 标跟踪流程图
标检 测和 目标跟 踪 。
本 文使 用基于均 值漂 移算法 的 目标 跟踪 ，对水 下运动 目标 进行跟踪 ，在 受到 光照 、水波 、倒 影等 的影 响下 ，进行水下 视频 监控序 列图像 的连续 稳定
的实 时跟踪 。最后通 过仿 真表 明在复 杂的水下 环境 下 ，可 采用均值 漂移 算法来 实现 目标 跟踪 。
Ｄ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ ０ ．０ １ ６下 ） ２ ｏ： ３ ６／ ． ｎ １ ０ － １４ ２１ ．（ ７ ０ ｓ ３
０ 引 言
水 下 数 字 视 频 监 控 ，为 游 泳 馆 提 供 智 能 化 救 生 报警 和 溺水 事 故 录 像 。尤 其 在 保证 游 泳 者 生 命 安全上 ，更要 求对游泳 池 中的运动 目标进 行实时 跟 踪 。但 是 由于 水下环 境受到 光照 、水波 、倒影 以及 目标大 小和旋 转等 的影 响 ，给 水下 跟踪算 法的研 究
的遮挡 等 ，进 一步与基于Ｋ ｌａ 滤波器 的水下目标 跟踪相比 （ 比） ，目标跟踪结 果表明本 ａｍ ｎ 对
文所用的算法能够对水下这种复杂背景的运动目标 进行稳定 实时的跟踪。 关键词 ： 均值漂移算法 ；Ｋ ｌａ 滤波器；实 时跟踪 ；水下视频 ａ ｎ ｍ
一种稳健的移动机器人目标跟踪算法
１２ １
传感器 与微 系统（ ｒ ｓｕ ｅ ａｄＭｉ ｏｙｔｍ Ｔ ｃｎｌ ｉｓ Ｔ ａ ｄ ｃｒ ｎ ｃ ｓｓ ｅｈｏ ｇｅ） ｎ ｒ ｅ ｏ
２１ 年 第 ３ ０１ ０卷 第 ６期
一
种 稳健 的移 动 机 器 人 目标 跟踪 算 法
耿 盛 涛 ，刘 国栋
（ ． 南 大 学 物 联 网工 程 学 院 江 苏 无 锡 ２ ４ ２ １江 １ １２：
关键词‘ ：卡尔曼滤波 ； 均值漂移 ； 移动机器人 ；目标跟踪 ；目标遮挡
中图分类号 ：Ｔ ９ Ｐ３ １ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ －７ ７ ２ １ ） ６ １２０ ００ ９８ （ ０ １ Ｏ － １－ ４ ０
Ａ ｏ ｓ ａ ｇ ｔｔ ａ ｋ ｎｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｆｍ ｏ ｌ ｏ ｔ ｒ ｂｕ ｔ ｔ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ｏ ｂｉ ｒ ｂｏ ｅ
ＧＥＮＧ ｈ ｎ ｔｏ ｌ．Ｌ Ｕ ｏ ｄ ｎ Ｓ ｅ ｇ．ａ ＿ Ｉ Ｇｕ ． ｏ ｇ
（ ． ｃ ｏ ｌ ｆ ｎｅｎ ｔ ｆ ｈｎ ｓＪａ ｇ ａ ｉｅｓ ｙ Ｗｕ ｉ １１ ２ Ｃ ｎ ； １ Ｓｈ ｏ ｏ ｔｒ ｅ ｏ ｉｇ ，ｉｎ ｎ ｎＵｎｖｒｉ ， ｘ ４ ２ ， ｈ ａ Ｉ Ｔ ｔ ２ ｉ
目标跟踪算法综述
目标跟踪算法综述目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉中一项重要的任务，它旨在识别并跟踪视频序列中的特定目标。
随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，目标跟踪算法也得到了巨大的改进和突破。
本文将综述当前常见的目标跟踪算法，包括传统的基于特征的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法。
一、传统的基于特征的目标跟踪算法传统的目标跟踪算法主要基于目标的外观特征进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
其中，最经典的算法是卡尔曼滤波器（Kalman Filter）算法和粒子滤波器（Particle Filter）算法。
卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的滤波器，通过预测目标的位置和速度，并根据观测数据进行修正，从而实现目标的跟踪。
它的优势在于对于线性系统能够得到最优估计，并且具有较低的计算复杂度。
但是，卡尔曼滤波器对于非线性系统和非高斯噪声的处理能力较差，容易导致跟踪误差的累积。
粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的目标跟踪算法，通过生成一组粒子来表示目标的可能位置，并根据观测数据和权重对粒子进行更新和重采样。
粒子滤波器具有较好的鲁棒性和适应性，能够有效处理非线性系统和非高斯噪声。
但是，由于需要采样大量的粒子，并且对粒子进行权重更新和重采样操作，使得粒子滤波器的计算复杂度较高，难以实时应用于大规模目标跟踪。
二、基于深度学习的目标跟踪算法随着深度学习技术的飞速发展和广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。
深度学习算法通过在大规模标注数据上进行训练，能够学习到更具有区分性的特征表示，并且具有较好的泛化能力和鲁棒性。
目前，基于深度学习的目标跟踪算法主要分为两类：基于孪生网络的在线学习方法和基于卷积神经网络的离线训练方法。
基于孪生网络的在线学习方法通过将目标的当前帧与模板帧进行比较，计算相似度分数，并根据分数进行目标位置的预测和更新。
该方法具有较好的实时性和鲁棒性，但是需要大量的在线训练数据，对于目标的变化和遮挡情况较为敏感。
【无人机学习笔记9】运动目标跟踪算法综述
【⽆⼈机学习笔记9】运动⽬标跟踪算法综述 运动⽬标跟踪是视频监控系统中不可缺少的环节。
在特定的场景中，有⼀些经典的算法可以实现⽐较好的⽬标跟踪效果。
本⽂介绍了⼀般的⽬标跟踪算法，对⼏个常⽤的算法进⾏对⽐，并详细介绍了粒⼦滤波算法和基于轮廓的⽬标跟踪算法。
最后简单介绍了⽬标遮挡的处理、多摄像头⽬标跟踪和摄像头运动下的⽬标跟踪。
⼀、⼀般的⽬标跟踪算法 ⼀般将⽬标跟踪分为两个部分:特征提取、⽬标跟踪算法。
其中提取的⽬标特征⼤致可以分为以下⼏种： 1） 以⽬标区域的颜⾊直⽅图作为特征，颜⾊特征具有旋转不变性，且不受⽬标物⼤⼩和形状的变化影响，在颜⾊空间中分布⼤致相同。
2） ⽬标的轮廓特征，算法速度较快，并且在⽬标有⼩部分遮挡的情况下同样有较好的效果。
3) ⽬标的纹理特征，纹理特征较轮廓特征跟踪效果会有所改善。
⽬标跟踪的算法⼤致可以分为以下四种： 1) 均值漂移算法，即meanshift算法，此⽅法可以通过较少的迭代次数快速找到与⽬标最相似的位置，效果也挺好的。
但是其不能解决⽬标的遮挡问题并且不能适应运动⽬标的的形状和⼤⼩变化等。
对其改进的算法有camshift算法，此⽅法可以适应运动⽬标的⼤⼩形状的改变，具有较好的跟踪效果，但当背景⾊和⽬标颜⾊接近时，容易使⽬标的区域变⼤，最终有可能导致⽬标跟踪丢失。
2) 基于Kalman滤波的⽬标跟踪，该⽅法是认为物体的运动模型服从⾼斯模型，来对⽬标的运动状态进⾏预测，然后通过与观察模型进⾏对⽐，根据误差来更新运动⽬标的状态，该算法的精度不是特⾼。
3) 基于粒⼦滤波的⽬标跟踪，每次通过当前的跟踪结果重采样粒⼦的分布，然后根据粒⼦的分布对粒⼦进⾏扩散，再通过扩散的结果来重新观察⽬标的状态，最后归⼀化更新⽬标的状态。
此算法的特点是跟踪速度特别快，⽽且能解决⽬标的部分遮挡问题，在实际⼯程应⽤过程中越来越多的被使⽤。
4) 基于对运动⽬标建模的⽅法。
该⽅法需要提前通过先验知识知道所跟踪的⽬标对象是什么，⽐如车辆、⾏⼈、⼈脸等。
智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究
智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究一、本文概述随着科技的快速发展和智能化趋势的深入推进，智能视频监控技术在公共安全、交通管理、智能家居等多个领域的应用日益广泛。
运动目标检测和跟踪作为智能视频监控的核心技术之一，对于实现视频监控的智能化、自动化和高效化具有至关重要的意义。
本文旨在深入研究智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法，以提升目标检测的准确性和跟踪的稳定性，推动智能视频监控技术的发展和应用。
本文将首先介绍智能视频监控技术的基本原理和应用背景，阐述运动目标检测和跟踪在智能视频监控中的重要性。
随后，将综述现有的运动目标检测和跟踪算法，分析其优缺点和适用场景。
在此基础上，本文将重点研究几种先进的运动目标检测和跟踪算法，包括基于深度学习的目标检测算法、基于特征匹配的目标跟踪算法等。
通过对比分析不同算法的性能和效果，本文将提出一种适用于智能视频监控的运动目标检测和跟踪算法，以提高目标检测的准确性和跟踪的稳定性。
本文将对所研究的算法进行实验验证和性能评估，探讨其在实际应用中的潜力和前景。
本文的研究成果将为智能视频监控技术的发展和应用提供有力支持，有助于推动视频监控系统的智能化和自动化进程。
二、相关技术和理论基础智能视频监控作为计算机视觉领域的一个重要应用，其核心在于对监控视频中的运动目标进行高效、准确的检测和跟踪。
为实现这一目标，需要依托一系列相关技术和理论基础。
运动目标检测是智能视频监控的首要任务，它旨在从连续的视频帧中识别并提取出运动的目标。
常用的运动目标检测方法主要包括帧间差分法、背景减除法和光流法等。
帧间差分法通过比较相邻帧之间的差异来检测运动目标，适用于动态背景下的目标检测。
背景减除法则是利用背景建模技术，从当前帧中减去背景模型，从而得到运动目标。
光流法则是基于光流场理论，通过分析像素点的运动模式来检测运动目标。
目标跟踪是智能视频监控中的另一关键技术，它旨在实现对运动目标的持续、稳定跟踪。
视频流分析中的移动目标跟踪技术
视频流分析中的移动目标跟踪技术随着技术的不断进步，视频流分析已经被广泛应用于各种领域，如安防监控、交通管理、军事侦察、智能家居等。
为了更好地提高视频监控的效率，移动目标跟踪技术成为了视频流分析中最为重要的一环。
移动目标跟踪技术是指在视频流中，自动检测出运动目标并跟踪其运动轨迹的技术。
这项技术主要可以分为两个部分：目标检测和目标跟踪。
首先是目标检测技术。
目标检测技术是指在视频流中自动检测出运动目标的过程。
其中最常用的目标检测算法是基于背景建模的算法。
这种算法在预处理阶段，先通过建模技术对静止部分建立背景模型，然后再将当前帧与背景相减，从而检测出运动目标。
这种算法基本思想相对简单，但实现难度很大，因为当场景中有疑似目标的物体移动时，会导致误检测，给后续的跟踪算法带来了干扰。
接下来是目标跟踪技术。
目标跟踪技术是指通过对目标在视频流中的位置、大小、形态等特征进行识别和跟踪，得出目标在不同时间段内的移动轨迹。
在目标跟踪技术中，最常用的是基于卡尔曼滤波的跟踪算法。
其中，卡尔曼滤波算法是一种对线性动态系统进行最优估计的算法。
当然，目标跟踪算法不止基于卡尔曼滤波，其他常用的算法包括均值漂移、粒子滤波、光流法等等。
这些算法在计算成本、跟踪精度和使用场景等方面有不同的优缺点，因此需要根据具体需求而选择不同的算法。
除了基于单一特征的目标跟踪技术外，还有一些混合特征的目标跟踪技术。
如目标形态、颜色、质心等，这些都可以作为跟踪的特征，从而提高跟踪精度和稳定性。
不仅目标跟踪算法，目标模型也分为多种形式，基本上包括基于像素的模型、基于特征的模型、基于空间的模型和基于深度学习的模型等。
不同的目标模型对跟踪算法有着不同的要求和适应范围，需要根据具体情况进行选择。
总之，移动目标跟踪技术在视频监控中的作用十分重要，涉及到多种算法和模型，需要根据具体需求进行选择。
然而，由于图像和视频处理技术领域的深度和广度，移动目标跟踪技术还存在很多问题和挑战，例如算法鲁棒性低、鲁棒性不足等问题。
基于均值漂移的运动目标跟踪算法研究
２ ０ １ ３年 ４月
郑 州 轻 工 业 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ Ｏ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｚ Ｈ Ｅ Ｎ Ｇ Ｚ Ｈ Ｏ Ｕ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ ０ Ｆ Ｌ Ｉ Ｇ Ｈ Ｔ Ｉ Ｎ Ｄ Ｕ Ｓ Ｔ Ｒ Ｙ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ）
２ ． Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｐ ｏ ｗ ｅ ｒ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ Ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｎ ｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０ ０ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） ．
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｍ ｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｍｅ ａ ｎ — Ｓ ｈ ｉ ｔ ｆ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ －
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ｍｏ ｖ ｉ ｎｇ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍｅ ａ ｎ－ Ｓ ｈｉ ｆ ｔ
ＧＥＮＧ Ｓ ｈｅ ｎｇ — ｔ ａ ｏ ， Ｚ ＨＥＮＧ Ｘｉ ａ ｏ — ｗａ ｎ ， Ｗ ＡＮＧ Ｗｅ ｉ
Ｖｏ １ ． ２ ８ Ｎｏ ． ２ Ａｐｒ ．２ ０１ ３
文章编号 ： ２ ０ ９ ５— ４ ７ ６ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ２— ０ ０ ２ ２—０ ４
基 于 均 值 漂 移 的运 动 目标 跟 踪算 法 研 究
耿 盛 涛 ， 郑 晓婉 ， 王威
《卡尔曼与均值漂移在动态目标跟踪中的应用研究》范文
《卡尔曼与均值漂移在动态目标跟踪中的应用研究》篇一一、引言动态目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于智能监控、无人驾驶、智能机器人等领域。
卡尔曼滤波器和均值漂移是两种常用的动态目标跟踪算法，它们在处理动态目标跟踪问题中具有各自的优势。
本文将探讨卡尔曼滤波器和均值漂移在动态目标跟踪中的应用研究，分析其原理、优势及存在的问题，并提出相应的解决方案。
二、卡尔曼滤波器在动态目标跟踪中的应用卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，它能够从一系列的不完全且包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。
在动态目标跟踪中，卡尔曼滤波器通过预测和更新两个步骤，实现对目标的准确跟踪。
预测步骤根据目标的运动模型预测下一时刻的目标位置，更新步骤则根据实际观测值对预测结果进行修正。
卡尔曼滤波器的优势在于能够处理含有噪声的数据，并在动态环境中保持较高的跟踪精度。
然而，当目标运动状态发生突变或存在遮挡等情况时，卡尔曼滤波器的性能会受到一定影响。
针对这些问题，研究者们提出了改进的卡尔曼滤波算法，如扩展卡尔曼滤波、平方根卡尔曼滤波等，以提高在复杂环境下的跟踪性能。
三、均值漂移在动态目标跟踪中的应用均值漂移是一种基于密度的目标跟踪算法，它通过计算目标区域与周围区域的颜色直方图差异，确定目标的运动方向和速度。
在动态目标跟踪中，均值漂移通过迭代优化目标区域的位置，实现对目标的稳定跟踪。
均值漂移的优点在于对光照变化和部分遮挡具有一定的鲁棒性。
然而，当目标形状发生较大变化或背景复杂时，均值漂移的跟踪性能会受到影响。
为了解决这些问题，研究者们提出了将均值漂移与其他算法相结合的方法，如将均值漂移与卡尔曼滤波器相结合，以充分利用两者的优点。
四、卡尔曼与均值漂移的结合应用将卡尔曼滤波器和均值漂移结合应用在动态目标跟踪中，可以充分发挥两者的优势。
一方面，卡尔曼滤波器能够处理含有噪声的数据，并在动态环境中保持较高的跟踪精度；另一方面，均值漂移能够处理目标形状变化和部分遮挡等问题。
毕业论文范文——基于Kalman滤波的视频目标跟踪方法
基于Kalman滤波的视频目标跟踪方法摘要：在计算机视觉的应用中，视频目标的识别和跟踪是一项重要的研究课题，它融合了军事和民用等许多领域的先进技术，包括图像处理、模式识别、人工智能、医疗诊断等，它在人机交互，军事制导、智能交通、医学图像处理等许多方面有了广泛的应用。
但是，由于受到光照的变化、噪声、遮挡、同色等诸多因素的影响，要在视频序列中实现稳定的跟踪并准确的分析目标运动的变化，现有的算法在实际应用中面临许多问题，因此，研究和设计可靠地视频目标跟踪方法仍具有很大的挑战。
本文首先论述了课题的背景、意义以及现状，并对常用的运动目标跟踪适用方法中帧间差分法、背景差分法、光流法等目标检测的基本方法进行介绍和对比，并对其应用的优劣以及适用范围进行说明，为后续Kalman滤波器的实现奠定基础。
本文在分析目标跟踪和检测的基础上，进而深入探讨Kalman滤波的基本理论以及算法的实现、实现的性能，分析Kalman滤波在线性运动中的目标检测的应用及优缺点，其次，在此基础上探讨扩展Kalman滤波在非线性运动中的目标检测的应用，最后，通过对算法的改进并利用Matlab对该算法的精确跟踪进行仿真与误差分析。
关键词：Kalman滤波；目标检测；目标跟踪；扩展Kalman滤波第一章绪论 0课题研究的背景及意义 0目标跟踪技术的研究现状 (1)各章节内容安排 (2)第二章经典目标检测技术 (4)背景差分法 (4)帧间差分法 (6)光流法 (7)本章小结 (9)第三章 Kalman滤波理论及算法 (10)线性离散Kalman滤波器基本方程 (10)线性Kalman滤波器算法 (12)Kalman滤波的特性 (14)扩展Kalman滤波器【13】【14】 (15)本章小结 (21)第四章 Kalman滤波的视频目标跟踪算法 (22)视频目标跟踪技术的基本要求和流程 (22)视频目标跟踪技术的基本要求 (22)Kalman滤波视频目标跟踪流程图 (23)基于Kamaln滤波的视频目标跟踪算法 (23)基本参数的讨论【19】 (23)Kalman滤波器在视频目标跟踪中的应用【21】 (33)仿真实验和实验结果分析 (36)本章小结 (42)第五章总结和展望 (42)总结 (42)展望 (43)致谢 (43)参考文献 (44)第一章绪论课题研究的背景及意义随着社会信息化的普及与计算机技术的发展，人们对多媒体信息的需求不断的增长，利用计算机实现人类视觉功能成为目前计算机领域中最热门的课题之一，促使着计算机视觉【1】的发展，计算机视觉是一门综合性、交叉性很强的学科，涉及范围也很广，主要包括：图像处理、人机交互、模式识别、医疗诊断等。
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这里， 边缘方向被分为 T 等分， T 的取值为 16； Ht 是边缘角度方 向在第 t 个区间中的像素点个数； μt 和Δt 是边缘角度方向在第 t 个区间中的像素点的幅度均值和方差。显然， h(t)= 〈Ht〉 就是边 缘方向直方图。两个空间边缘方向直方图 h， 的相似性可以 由加权边缘方向直方图来表示： ⑶ ⑷ 式中，
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Computer Era No. 2 2010
得到的最终位置。
内， 利用直方图的后投影图[8]来估计目标的位置。具体方法是， 在初始化目标模型时， 建立目标空间边缘的直方图； 把直方图 投影到选定的区域内， 即依据空间边缘方向的索引把像素点的 值替换成空间边缘方向直方图相似度：
得到的后投影图表示图像中像素点属于被跟随目标的相似度； 对投影图进行简单的滤波， 滤去相似度很低的点； 最终目标位 置的估计通过计算区域内投影图的质心获得， 并被作为目标的 观测值。 对于每一图像序列目标跟踪算法包含了五步。定义 为
2 基于空间边缘方向直方图的均值漂移算法
对于匹配对象的空间边缘方向直方图,考虑像素点边缘方 向的均值和方差：
下面定义两个空间边缘方向直方图相似度：
4 均值漂移与卡尔曼预测的结合
对ρ(y)作泰勒展开： 在均值漂移算法中， 对描述目标模型与目标候选之间相似 程度的 Bhattacharyya 系数进行了泰勒展开， 所以算法的前提是 目标点在连续两帧中偏移量不大， 更准确地说是偏移量不能超 = = = = 过核函数的带宽。本系统所对应的任务决定了目标在图像平 面移动很快， 若无法满足泰勒展开的前提条件， 算法的跟踪就 很可能失败。本文引入卡尔曼滤波器解决这个问题。卡尔曼 预测器[6]用于估计线性系统的状态， 它能利用测量的值修正估 计的状态， 提供可靠的状态估计。使用卡尔曼预测器作为预测 器， 要建立系统的状态方程， 而不同于以往单纯对目标点的运 动进行建模[7]。卡尔曼预测器观测模型建立如下： 以一步预测的结果为中心， 在 2 倍于目标大小的区域 R
Video Moving Target Tracking Algorithm Based on Combination of Mean Shift and Kalman Predictor
JIANG Zhong-min，ZHAO Jian-min，ZHU Xin-zhong，XU Hui-ying （College of Mathematics Physics and Information Engineering, Zhejiang Normal University, Jinhua, Zhejiang 321004, China） Abstract： The traditional mean shift algorithm is the iteration tracking algorithm based on color histogram, its tracking often appears deviation or fails under the condition of scale variations occurring in tracked object. So a mean shift tracking algorithm based on spatial edge orientation histograms is presented, which uses space distribution and texture information as matching information and puts Kalman predictor in mean shift tracking algorithm. The experiments show that the algorithm can track target accurately and efficiently in the complicated background of scale modification. Key words：spatial edge orientation histograms；mean shift algorithm；Kalman predictor；video target tracking
1 空间边缘方向直方图
考虑灰度图像 I， 使用水平和垂直的两个 Sobel 算子分别对 图像 I 进行扫描生成边缘图像 I1 和 I2。设原图像 I 中像素为 pi,j (其中 i， j 表示像素所在的行数和列数)， 图像 I 所对应的边缘图
* 基金项目：国家自然科学基金项目(60772071)；浙江省科技计划项目(2008C14063)
系统状态 xk 的先验状态估计， 为 xk 的后验状态估计， A、 B和 H 分别为转移矩阵、 控制矩阵和观测矩阵， uk 为系统的外部输 入， zk 是观测值， 则算法一个迭代过程的具体描述如下： 第一步， Kalman 滤波完成一步预测以及计算先验误差协 方差：
第二步， 以一步预测结果 观测模型， 获取观测值 zk。
出现偏差， 甚至跟踪失败。鉴于此， 提出了一种基于空间边缘方向直方图的均值漂移跟踪算法， 使用空间分布和纹理信 息作为匹配信息， 将卡尔曼预测器融于均值漂移跟踪算法。实验表明， 该方法能在尺度缩放等复杂背景下对目标进行准 确有效的跟踪。
关键词：空间边缘方向直方图；均值漂移算法；卡尔曼预测器；视频目标跟踪
像 I1 中相应位置的像素值为 置的像素值为
、 所对应的边缘图像 I2 中相应位
。它们分别是像素点 pi,j 的水平梯度和垂直梯
度值。由边缘图像 I1 和 I2 的像素值， 可以对原图像 I 中每个像素 pi,j 计 算 出 梯 度 幅 值 ， 其中 和梯度方向 。将 等份， 以便将 Dir(pi,j)量化。n 的值可以根据需要选 取， n 越大， 计算量越大， 同时计算精度也越高。假设选取 n=16， 即各个取值区间为 个 Dir(Pi,j)进行量化计算， 若 ， 其中 k=1， …， 16。对每 ， 其
计算机时代 2010 年 第 2 期
通道视作一组灰度。假设每组灰度值的边缘方向分为 T 个子 集， 则 RGB 图像的边缘方向直方图横坐标总共有 T×T×T 个 取值。空间边缘方向直方图[4,5]写作： ， t=1,…,T ⑵ 公式 对以上 3 式求偏导数， 并令
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， 可得新的匹配中心迭代
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Computer Era No. 2 2010
基于均值漂移与卡尔曼预测相结合的视频运动目标跟踪算法*
姜忠民，赵建民，朱信忠，徐慧英 (浙江师范大学数理与信息工程学院，浙江 金华 321004)
摘 要：传统的均值漂移算法是基于颜色直方图的迭代跟踪算法， 在跟踪目标出现尺度变化的情况下， 其跟踪结果往往
3 卡尔曼预测
⑸ 上列各式中， η是高斯归一化常数， 的 T 表示转置； Ht， μ t， Δt 含义同式⑵； 而 中的相应值。 ； 为直方图 卡尔曼预测中的卡尔曼预测器是由 Rudolph E.Kalman 提 出来的一种递推估计器， 在非平稳时变信号处理中用于时变估 计。卡尔曼预测估计的主要特点是采用了递归技术， 因此无须 考虑多个过去的输入信号， 而且在每次递归运算时， 只考虑前 一个输入信号就行了， 即不需要将过去的测量值都存起来备 用， 因此便于用计算机实时处理信号。其预测原理是通过现时 测 量 值 x(n) 的 修 正 来 得 到 最 佳 预 测 值 的未来值的均方误差最小。 递归矢量卡尔曼预测方程(在现时刻 n 来预测 n+1 时刻的 值)如下： 预测方程： 预测修正系数： 预测均方误差： 式中， t=0， …， T 递推： n→n+1 上列各式中， A 是状态转移矩阵， C 是量测矩阵， R 是量测噪声 协方差矩阵， Q(n)是系统噪声协方差矩阵， H(n)=AK(n)。 ， 并保证其同
中 k=1， …， 16， 则 Dir(pi,j)对应量化后的值θ(pi,j)=k。这样原图中 每个像素 pi,j 都对应两个值： Mag(pi,j)和θ(pi,j)。以θ(pi,j)为直方图 的横坐标生成直方图 H， 这里直方图 H 的横坐标有 16 个取值， t=1， …， 16。直方图中对应于 t 的纵坐标取值如式⑴所示， 所得 的直方图 H 就是空间边缘方向直方图。 ⑴ 式中， 。对于 RGB 图像， 可以将每个颜色
为中心， 依据第二部分所提的
参考文献：
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