基于优化M-S模型的多目标鲁棒跟踪
多目标跟踪中的相关滤波算法优化研究
多目标跟踪中的相关滤波算法优化研究随着人工智能的发展和应用，多目标跟踪技术已经成为了计算机视觉中重要的研究方向之一。
比如，监控场景中需要同时跟踪多个目标，无人驾驶中需要识别并跟踪行人、车辆等目标物体。
然而，实现准确稳定的多目标跟踪并不是一件容易的事情。
面对大规模多目标、非线性问题、目标遮挡等各种挑战，如何提高多目标跟踪的准确度和实时性成为了研究者们的重要任务之一。
为了解决这些问题，研究人员提出了大量的多目标跟踪算法。
其中，基于相关滤波的算法因为其准确性和实时性的优势，成为了常用的选择。
本文将重点介绍几种相关滤波算法，并探讨它们在不同场景下的优化策略。
一、基础算法--均值滤波算法均值滤波是一种广泛应用于图像处理、信号处理等领域的线性滤波算法。
其基本原理是通过对样本点进行平均处理，来去除背景噪声等不必要信息。
在多目标跟踪中，均值滤波算法的应用相对较少，主要是因为它对非线性的目标运动和遮挡等情况处理效果不佳。
但是，在某些简单场景下，均值滤波算法可以将多个目标的跟踪任务成功实现。
二、基于相关滤波的多目标跟踪算法与均值滤波相比，相关滤波在多目标跟踪中具有更好的性能和精度。
相关滤波的本质是在模板区域内对目标特征进行相关计算，从而实现目标跟踪。
在多目标跟踪中，可以将多个目标的特征描述为多个不同的模板，然后对它们进行相关计算。
常见的相关滤波算法包括MOSSE算法、KCF算法、CSR-DCF算法等。
1. MOSSE算法MOSSE算法是一种基于核相关滤波的多目标跟踪算法。
该算法利用训练集中的数据对模板进行训练，并通过自适应滤波器实现目标跟踪。
其核心思想是在保证跟踪速度的情况下，减小目标特征描述的复杂度，提高目标跟踪的准确性和效率。
但是，在目标特征发生改变、目标运动速度快或者出现遮挡等情况下，MOSSE算法的跟踪效果会受到影响。
2. KCF算法KCF（Kernelized Correlation Filter）算法是一种基于相关滤波的全自动目标跟踪算法。
基于背景优化和模型更新的目标跟踪算法
基于背景优化和模型更新的目标跟踪算法摘要：针对传统Mean Shift跟踪算法在进行目标跟踪时，由背景因素带来的定位偏差和缺乏相应的模型更新策略而易陷入局部最小值的情况，提出了两方面的改进措施。
一方面在建立目标模型时，对背景像素建立新的模型以弱化对目标模型的影响，另一方面在跟踪过程中，融合目标颜色特征和连续两帧目标中心的欧氏距离动态的决定目标模型更新策略。
实验结果表明，该算法在目标姿态、环境光照变化强烈时均能取得较好的跟踪效果。
关键词：目标跟踪；均值漂移；特征融合；背景优化；模型更新0引言目标跟踪是计算机视觉中很重要的一个分支，经过国内外专家学者多年的研究已经提出了众多跟踪算法。
在各种算法中，Mean Shift 因为其计算量小、鲁棒性好、实时性强等特点，被广泛应用于目标跟踪的各个领域。
在跟踪过程中由于背景像素的影响，Mean Shift算法容易收敛到局部最小值，针对此问题文献[4]提出了基于背景权重直方图模型的改进方法，在文献[7]中经过理论推导和实验证明该改进方法没有取得预期的效果，背景像素仍是一个很严重的干扰；在实际场景中由于目标运动速度快且目标形变严重或有遮挡的情况下目标并不是一成不变的，仅仅利用初始化建立的目标模型为跟踪目标容易导致跟错甚至丢失，文献[8，9]提出在模型建立时利用目标的纹理信息，然而都没有对模型进行更新，文献[10]提出了融合粒子滤波的算法，并改进相似度检测指标进行模型更新，但是没有考虑背景的干扰。
针对以上不足本文提出了以下改进措施：①将跟踪窗口内的区域分为目标和背景两部分，通过降低背景像素在目标模型中的比重来对背景进行优化，以降低背景对目标跟踪的影响，提高定位精度；②根据当前目标模型和目标候选模型计算相似度指标并更新模型。
1传统Mean Shift算法Mean Shift是一种基于概率密度估计的非参数匹配算法，利用目标区域内的像素颜色分布建立目标模型，根据均值偏移向量，在候选区域内自动搜索与目标模型匹配度最高的区域，作为新的目标位置，该算法不需要穷尽搜索，收敛速度快，在基于图像处理的目标跟踪中得到广泛应用，目标模型表示为：q={q-u}-u=1…mq-u=C∑n[]i=1k（‖x*i‖2）δ[b（x*i）-u]（1）在式（1）中的q即是目标模型，q-u是目标模型中第u个特征，δ是Kronecker脉冲函数，n为目标区域中点的个数，b（x+*-i）将窗口中的点映射到相应的特征空间，k（x）为Epanechniko核函数，此外常数C由∑u[]i=1qu=1推出，即：C=1∑n[]i=1k（‖x*i‖2）（2）同理，令{xi}i=1，2…nh为当前帧候选窗口中的像素点，计算出候选目标的概率密度模型：p（y）={pu（y）}u=1…mpu（y）=Ch∑nh[]i=1ky-xi[]h2δ[b（xi）-u]（3）p（y）为目标候选模型，pu（y）为p（y）中第u个元素，{xi}i=1…nh 是候选区域中以y为中心的像素点。
多扩展目标跟踪流程
多扩展目标跟踪流程目标跟踪是一种计算机视觉技术，用于在视频中检测和跟踪特定目标的位置和动态。
目标跟踪在许多应用中都有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。
它可以帮助我们了解目标的运动路径、行为模式以及与其他目标的交互。
在本文中，我将介绍多种目标跟踪的扩展技术和流程。
一、基于图像特征的目标跟踪基于图像特征的目标跟踪是最常见的目标跟踪方法之一。
它通过提取目标的视觉特征（例如颜色、纹理、形状等）来识别和跟踪目标。
常用的特征提取算法包括颜色直方图、梯度直方图、局部二值模式等。
接下来，我们将介绍一些基于图像特征的目标跟踪的扩展技术。
1. 目标外观建模目标外观建模是一种将目标的外观表示为一个模型的方法。
常见的外观模型包括基于统计的模型、形状模型和纹理模型等。
通过建模目标的外观模型，可以更准确地跟踪目标并解决外观变化的问题。
在实际应用中，可以通过在线学习或离线训练来建立目标的外观模型。
2. 目标运动模型目标运动模型是一种通过建模目标的运动模式来预测目标位置的方法。
常见的运动模型包括线性模型、非线性模型和机器学习模型等。
通过建立目标运动模型，可以在目标漂移或突变的情况下准确地预测目标位置。
3. 多目标跟踪多目标跟踪是一种同时跟踪多个目标的方法。
在多目标跟踪中，需要解决交叉遮挡、目标重叠等问题。
常见的多目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和轨迹聚类等。
多目标跟踪可以帮助我们理解多目标的行为和交互。
二、基于深度学习的目标跟踪随着深度学习的迅速发展，基于深度学习的目标跟踪成为目标跟踪领域的热门研究方向。
深度学习通过使用深度神经网络来自动学习目标的特征表示和目标的运动模式。
接下来，我们将介绍一些基于深度学习的目标跟踪的扩展技术。
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种特殊的深度神经网络，广泛应用于图像识别和目标跟踪等领域。
在目标跟踪中，可以使用卷积神经网络来提取目标的高级特征表示，进而实现更准确的目标跟踪。
基于优化M-S模型的多目标鲁棒跟踪
ｎｅ ｎ ，Ｎ ａ ｈｎ ｌ ｔｃＰ ｗ ｒ ｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ１２０ ， ｈｎ ； ．Ｄ ｐ ｒ ｅｔ ｆ ｏ ｕｅ Ｃ ｎ ｒ ｅｉｇＩｆ ｍａｏ ｃ ｅｆ ｇ ｏ ｈＣ ｉ Ｅｅ ｒ ｏ ｅ ｉｅ ｔ Ｂ ｉｎ ０ ２ ６ Ｃ ｉａ ４ ｅａ ｍ ｎ ｏ Ｃ ｍｐｔ ｅｔ ，Ｂ ｉｎ ｏ ｔ ｎＳ ｉ ｉ ａ ｃｉ Ｕ ｓｙ ｊ ｔ ｒ ｅ ｊ ｎｒ ｉ — ｅｃ ｎｅ＆ Ｔ ｃｎｌ ｎ ｅｓｙ ｅ ｉ ０ ０ ５ ｈｎ ） ｅｈ ｏ ｇ Ｕ ｉ ｒｉ ，Ｂ ｉｎ １０ ８ ，Ｃ ｉａ ｏ ｙ ｖ ｔ ｊｇ
法． 利用抗噪声性能高的优 化 Ｍ— 模 型实现复杂环境下多 目标精 确识别 与提取 ， Ｓ 降低模 糊边缘 、 噪声的影响 ； 利用 区域像 素标记方法建立 目标和背景的边缘特征 ， 目标发生相互遮挡情况下 也能够提取各 个 目标独立 、 在 完备 的边缘 特征 ． 了 为 降低联合粒子滤波的计算 复杂度 ， 高跟踪实时性 ， 出了简化 联合滤波跟踪模 型． 提 提 仿真 实验证明 了该算 法的正确 性和 有效性 ， 与经典的差分跟踪 算法 、 基于颜色特征的跟踪算法 比较 ， 噪声边缘 和变化光照环境敏感性降低 ， 对 跟踪 有效 率统 计分析表明鲁棒 性提 高 １８ ％ ， ．２ 准确率提高 １３ ％． ．６ 关键词 ： 目标跟踪 ； Ｓ模型 ； 多 Ｍ— 边缘特征 ； 平集 ； 合滤波 水 联 中图分类号 ：Ｐ ９ 文献标志码 ： 文章编号 ：０６７ ３ ２ １ ）９１２ －６ Ｔ３ １ Ａ １０ －０ （０ ０ ０ —２ ８０ ４
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｏ ｉ ｓ ｒ ｃ ： ｍｐｒｖ ｈ ｏ ｒｍｕ ｔ—ａ ｇ ｔｔａ ｋｉｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｈ ｔｈ ｓｒ ｓ ｌｅ ｅ ｍａ ｅ ｔ ａ ａｉｎ ｎ ｉ ｕ ｏ ｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｉｔｒ ｅ ｒ ｃ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｔ ａ ａ ｅ ｕ ｔｄ ｗｈ ｎ ｉ ｇ ｓｗｉ ｖ ｒ ｔ ｓ ｉ ｌ — ｈ ｉ ｏ ｌ ｍｉ ａｉｎ ａ ｄ ｂｏ ｋｉ ｆｔｒ ｅｓ ａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｄ，ａ ｒ ｂ ｓ ｌｉｔ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ Ｍｕ ｎ ｔｏ ｎ ｌ ｃ ｎｇ ｏ ａｇ ｔ ｒ ｒ ｃ ｓ ｅ ｏ ｕ ｔｍｕ ｔ—ａ ｇ ｔｔａ ｋ ｎ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｍ— ｆ ｒ Ｓ ａ ｄ ｌｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ．Ｔｈｅ ｏ ｔｍｉｅ ｏ ｄ— ｈ ｈ ｍｏ ｅ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｐ ｉ ｚ ｄ Ｍｕｍｆｒ — ａｌｍｏ ｅ ａ ｉｈ ｎｏｓ ｍｍｕ ｉ ｏ ｄ Ｓｈ ｌ ｄ ｌｈ ｓ ｈ ｇ ｉｅ ｉ ｎｔ ｙ，ａ ｄ ｉ ｓ ｕ ｅ ｏ ｎ ｔｗａ ｓ ｄ ｔ ｉ ｏ ｅ ｉ ｅ ｔ ｃ ｔ ｎ ａ ｄ ｅ ｔａ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ｌｉｔｒ ｅｓｉ ｏ ｌ ｘ ｅ ｉｏ ｍｅ ｔ．Ｉ ｓａｓ ｂ ｅ ｔ ｅ ｕ ｅ ｍｐｒ ｖ ｄ ｎｉ ａ ｉ ｎ ｘｒ ｃ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｆｒｍｕｔ—ａ ｇ ｔ ｎ ｃ ｍｐ ｅ ｎｖｒ ｎ ｎ ｓ ｔｗａ ｌｏ ａ ｌ ｏ ｒ ｄ ｃ ｉ ｆ ｏ ｏ
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YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用
基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）作为其中的一项关键技术，已广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。
本文旨在研究基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）和DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）的多目标跟踪算法，并探讨其在实际应用中的性能表现。
本文将对YOLOv5算法进行详细介绍。
作为一种先进的实时目标检测算法，YOLOv5凭借其高效的速度和优异的检测性能，在众多目标检测算法中脱颖而出。
本文将对YOLOv5的基本原理、网络结构、训练过程等进行深入剖析，为后续的多目标跟踪算法研究奠定基础。
本文将重点研究DeepSORT算法在多目标跟踪中的应用。
DeepSORT算法结合了深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的优点，通过提取目标的深度特征并进行数据关联，实现了对多个目标的准确跟踪。
本文将详细介绍DeepSORT算法的实现过程，包括特征提取、目标匹配、轨迹管理等关键步骤，并分析其在实际应用中的优势与不足。
本文将探讨基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法在实际应用中的性能表现。
通过设计实验，对比不同算法在不同场景下的跟踪效果，评估所提算法在准确性、鲁棒性、实时性等方面的性能。
本文将结合具体的应用场景，对所提算法进行实际应用案例分析，展示其在智能监控、自动驾驶等领域的应用潜力。
本文旨在深入研究基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法，通过理论分析和实验验证，评估其在实际应用中的性能表现，为推动多目标跟踪技术的发展和应用提供有益的参考。
二、YOLOv5目标检测算法介绍YOLOv5，全称为You Only Look Once version 5，是一种先进的实时目标检测算法。
基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法
基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法在科技领域，算法如同航海者的罗盘，指引着问题解决的方向。
今天，我们要探讨的是一种高级算法——基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法。
这种算法就像一位精通多种武术的高手，在复杂多变的环境中游刃有余，展现出卓越的适应性和稳定性。
首先，让我们来了解一下这种算法的核心概念。
多场景建模就像是为这位高手绘制了一幅详尽的地图，标注了各种可能遇到的情况和挑战。
而动态鲁棒性则是他应对这些挑战的能力，无论是突如其来的暴风雨还是崎岖不平的道路，他都能从容应对，保持前进的方向和速度。
至于多目标进化优化，那便是他在追求多个目标时的高效策略，既能捕捉到猎物，又不会惊扰森林中的其他生物。
现在，让我们深入剖析这位高手的绝技。
他的第一项技能是“环境感知”。
正如一只敏锐的猎豹能够洞察草原上的每一个细微变化，这种算法通过多场景建模，对环境进行精准的感知和预测。
它能够识别出哪些因素是稳定的，哪些是变化的，从而做出相应的调整。
第二项技能是“灵活应变”。
想象一下，当一位舞者在舞台上翩翩起舞时，她必须根据音乐的节奏和观众的反应来调整自己的舞步。
同样地，这种算法具有动态鲁棒性，能够在不同场景下保持稳定的性能表现。
即使面临突发事件或极端条件，它也能迅速找到新的平衡点，继续向前迈进。
第三项技能是“全面协调”。
在追求多个目标的过程中，往往需要权衡利弊、取舍得失。
这种算法就像一位善于运筹帷幄的将军，能够在战场上同时考虑进攻、防守和后勤补给等多个方面。
它通过进化优化的方式，不断寻找最优解集，实现多个目标之间的最佳平衡。
然而，正如任何一位英雄都会面临挑战一样，这种算法也有其局限性和挑战。
例如，在处理大规模问题时，计算资源的需求可能会成为一个瓶颈；同时，如何确保算法的公平性和透明度也是一个重要的议题。
在未来的发展中，我们可以期待这种算法在更多领域的应用。
例如，在智能交通系统中，它可以帮助优化交通流量控制；在能源管理领域，它可以协助实现供需平衡和节能减排；在金融工程中，它可以用来管理风险和提高投资回报。
鲁棒自适应不规则形状扩展目标跟踪方法研究
鲁棒自适应不规则形状扩展目标跟踪方法研究鲁棒自适应不规则形状扩展目标跟踪方法研究摘要：随着计算机视觉技术和人工智能的不断发展，目标跟踪技术在许多领域中得到了广泛应用。
然而，在实际应用中，目标的形态和外观常常是不断变化的，这给目标跟踪算法的准确性和鲁棒性提出了更高的要求。
本文研究了一种鲁棒自适应的不规则形状扩展目标跟踪方法，旨在提高目标跟踪算法的准确性和鲁棒性。
1.引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、自动驾驶、无人机等领域。
然而，目标跟踪算法在应对目标形状和外观变化方面仍然存在挑战。
因此，针对不规则形状的目标，如汽车、人体等，研究一种鲁棒的自适应扩展方法是非常必要的。
2.相关工作目标跟踪算法中，基于传统特征的方法具有较好的鲁棒性。
通过特征的选取和建模，提高了算法在目标形状和外观变化下的适应性。
然而，这些方法的扩展能力仍然有限，尤其是对于不规则形状的目标。
3.算法设计本文提出一种鲁棒自适应的不规则形状扩展目标跟踪方法。
算法的主要步骤如下：（1）目标检测和定位：首先使用传统的目标检测方法对视频帧进行目标定位，获取目标的初始位置；（2）特征提取和建模：通过对目标区域进行特征提取，获得目标的特征描述子，建立特征模型；（3）目标跟踪：在后续的视频帧中，通过匹配目标的特征模型和图像特征，实现目标的跟踪；（4）鲁棒自适应扩展：对于所跟踪的目标，如果出现不规则形状的变化，算法将根据目标的外形特征进行自适应扩展，从而更好地跟踪目标。
4.实验结果与分析本文在多个数据集上进行了实验，与其他目标跟踪算法进行了比较。
实验结果表明，所提出的方法在不规则形状的目标跟踪中取得了较好的性能。
特别是在目标形态变化较大的情况下，算法仍然能够准确地跟踪目标。
5.结论与展望本文针对不规则形状的目标跟踪问题，提出了一种鲁棒自适应的方法。
实验结果表明，该方法能够有效提高目标跟踪算法的准确性和鲁棒性。
未来的研究方向可以进一步优化算法的性能，提高目标形态自适应能力，并将算法应用到更多的实际场景中。
基于全局特征匹配的多目标跟踪方法研究
基于全局特征匹配的多目标跟踪方法研究近年来，随着计算机视觉的迅猛发展，多目标跟踪技术已成为研究热点。
而其中最重要的环节之一，就是目标特征匹配。
在现有的多目标跟踪方法中，基于全局特征的匹配方法因其较高的可靠性和鲁棒性，成为了解决多目标跟踪问题的重要手段之一。
本文将会系统介绍基于全局特征匹配的多目标跟踪方法，以及其引发的各类问题和解决方案。
一、背景介绍首先，我们来了解一下什么是“基于全局特征的多目标跟踪”。
在拍摄的视频流中，多个目标随着时间逐渐运动。
多目标跟踪，就是在整个视频中持续追踪这些目标，并提供目标的位置、关联性等有用信息。
而基于全局特征匹配的方法，指的是使用目标在整个视频序列中的运动轨迹和颜色、形状等特征来匹配目标。
基于全局特征匹配方法最大的优势在于，可以根据目标实际运动轨迹所包含的所有特征信息，来进行匹配，从而大幅度降低匹配误差率。
目前，除了基于全局特征的方法外，还有基于局部特征和深度学习方法等，但是这些方法借鉴了纹理匹配等视觉技术，对目标表演特质的归一性要求较高，对应用范围较为受限。
因此，基于全局特征匹配的方法广泛运用于运动跟踪、目标识别、人员监控等领域。
二、研究内容然而，基于全局特征匹配的方法也存在一些问题。
其中一个比较严重的问题是，基于全局特征方法对目标特征的提取和描述是一项很有挑战的任务。
因为，仅凭运动轨迹、颜色和形状等特征来描述目标是不够的。
目标在运动过程中，其所受到的光照条件、视角和深度信息等变化都会对目标特征的提取和匹配造成影响。
针对这些问题，近年来研究者们提出了不同的解决方案。
目前，最常用的方法是基于各种视觉特征来提取和描述目标特征。
例如，运动物体中的运动特征如HOG、HOF等、颜色特征如HSV、LBP 等、纹理特征如Gabor等以及结构和形状特征如SIFT、SURF、ORB等。
不同的特征提取算法对于目标的创建、更新和删除等任务有不同的效果，同时也会对 CPU 时间和内存开销以及实时性产生不同的影响。
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。
基于AI的模型鲁棒性提升方法
基于AI的模型鲁棒性提升方法主要有以下几种：
1. 模型架构选择：选择具有较强鲁棒性的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），以应对不同类型的数据和模型挑战。
2. 数据增强：通过在训练数据上添加噪声、旋转、缩放、平移等操作，提高模型的鲁棒性。
这种方法有助于模型更好地适应各种数据分布，减少过拟合的风险。
3. 集成学习：通过将多个模型的预测结果进行组合，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
集成学习可以应用于分类和回归任务，如bagging和boosting等。
4. 迁移学习：利用预训练模型进行微调，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
迁移学习有助于减少对大量新数据的依赖，提高模型的性能和泛化能力。
5. 模型剪枝：通过减少神经网络中的神经元数量，降低模型的复杂性和计算成本，同时提高模型的鲁棒性和泛化能力。
6. 优化算法选择：选择具有较强正则化能力的优化算法，如Adam、RMSProp等，有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
7. 异常值处理：在训练数据中识别和处理异常值，避免其对模型造成过大的影响。
8. 反馈控制：通过收集训练过程中的反馈信息，实时调整模型的参数和结构，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
9. 强化学习：使用强化学习算法，通过与环境的交互和反馈来训练模型，提高其鲁棒性和泛化能力。
以上方法可以根据具体情况结合使用，以提高AI模型的鲁棒性和泛化能力。
基于多任务联合学习的多目标跟踪方法
基于多任务联合学习的多目标跟踪方法基于多任务联合学习的多目标跟踪方法摘要：多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
随着目标跟踪技术的不断发展，越来越多的应用场景需要同时跟踪多个目标。
但是，现有的多目标跟踪方法往往面临着目标遮挡、尺度变化、外观变化等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于多任务联合学习的多目标跟踪方法。
通过同时学习多个任务的表示，可以更好地利用任务之间的相关性，进一步提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。
实验证明，所提出的方法在不同场景下都具有较好的跟踪性能。
关键词：多目标跟踪、多任务联合学习、目标遮挡、尺度变化、外观变化第一章引言多目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它在智能视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用价值。
目标跟踪的目标是在视频序列中连续跟踪多个移动目标，并准确地估计目标的位置信息。
然而，由于目标在运动过程中可能会被其他遮挡或者目标自身的尺度和外观变化，多目标跟踪依然面临许多挑战。
传统的多目标跟踪方法主要分为两个阶段：目标检测和目标跟踪。
目标检测是在每一帧图像中将目标位置进行定位和识别，而目标跟踪是根据前一帧的目标位置估计当前帧的目标位置。
然而，传统方法在面对目标遮挡、尺度变化和外观变化等情况时表现不佳。
因此，本文提出了一种基于多任务联合学习的多目标跟踪方法，旨在通过学习多个任务的表示，进一步提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。
第二章多目标跟踪的挑战2.1 目标遮挡目标在运动过程中常常会遭遇其他物体的遮挡。
这种情况下，传统的目标跟踪方法很容易失效，因为目标的外观特征无法被完整地获取到。
因此，需要设计一种方法来处理目标遮挡的情况。
2.2 尺度变化目标尺度的变化也是多目标跟踪中常见的问题之一。
在视频序列中，目标可能会因为远离或靠近相机而产生尺度变化。
这种情况下，传统的跟踪方法通常会在估计目标位置时出现偏差，导致跟踪失败。
2.3 外观变化在跟踪过程中，目标的外观可能会发生变化，比如目标的颜色、形状或纹理等。
多目标追踪难点总结__概述说明以及解释
多目标追踪难点总结概述说明以及解释1. 引言1.1 概述多目标追踪是计算机视觉和视频分析领域的重要研究课题，其目的是通过利用传感器捕获的视频数据，在连续时间内跟踪多个目标，并估计它们在空间和时间上的运动信息。
多目标追踪的应用场景非常广泛，包括智能监控、交通管理、自动驾驶等领域。
然而，由于各种因素的干扰和不确定性，实现准确可靠的多目标追踪仍然面临着许多挑战。
本篇论文将对多目标追踪中的难点进行总结，并提出相应的解决方案。
1.2 多目标追踪概念解析多目标追踪是指在视频序列中同时跟踪并识别出多个移动目标。
具体而言，它涉及到三个主要步骤：检测、关联和预测。
首先，检测阶段旨在使用图像处理技术从连续帧图像中定位和分割出每个可能的移动物体。
接下来，在关联阶段，需要建立每个检测到的物体与前一帧或多帧中的物体之间的关联，以实现目标的连续跟踪。
最后，在预测阶段，利用对目标运动行为的建模和预测，对未来目标位置进行估计。
1.3 相关研究现状近年来，由于人工智能和深度学习技术的迅速发展，多目标追踪领域也取得了很大的进展。
许多先进的方法提出了各种解决方案来应对多目标追踪中的难点问题。
在数据关联问题方面，一些研究提出了基于卡尔曼滤波、粒子滤波等算法的改进方法来实现更准确和鲁棒的数据关联。
运动模型不确定性是另一个重要挑战，由于真实世界中运动模式复杂多样且常常存在噪声干扰，所以针对这个问题，一些研究尝试使用基于机器学习或深度学习技术的状态预测模型进行优化处理。
同时，遮挡和尺度变化也是导致多目标追踪困难的因素之一。
为了解决这个问题，部分研究专注于开发鲁棒的目标检测算法或利用上下文信息进行遮挡和尺度变化的处理策略。
在接下来的章节中，我们将详细探讨这些多目标追踪的难点，并提出相应的解决方法。
2. 多目标追踪难点分析在多目标追踪中，由于涉及到多个运动目标的同时跟踪，存在一些挑战性的难点。
本部分将对这些难点进行详细分析。
2.1 数据关联问题多目标追踪的一个主要难点是如何正确地关联每个时刻的观测数据和目标轨迹。
基于鲁棒优化算法的多目标优化问题求解研究
基于鲁棒优化算法的多目标优化问题求解研究第一章绪论多目标优化问题是现代科学技术中的一个重要研究领域，在工程设计、经济决策以及社会管理等方面有着非常广泛的应用。
目前，各种优化算法在多目标优化问题中得到了广泛的研究和应用。
其中，鲁棒优化算法是一种有效的求解多目标优化问题的方法。
本文将着重研究基于鲁棒优化算法的多目标优化问题求解。
第二章多目标优化问题所谓多目标优化问题，就是指在实际的问题中，同时存在多个目标函数需要优化的情况。
例如，工程设计中需要同时考虑成本、品质和效率等多个目标。
由于多个目标之间存在着复杂的相互关系，因此求解多目标优化问题是一件比较困难的事情。
目前，已经有很多的优化算法被开发用于解决多目标优化问题。
常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法在实际应用中都取得了一定的成果。
但是，由于多目标优化问题的困难性，这些算法仍然存在一些缺陷，例如易受局部最优解的影响，收敛速度慢等。
第三章鲁棒优化算法鲁棒优化算法是近年来兴起的一种优化算法，在多目标优化问题中得到了广泛的应用。
鲁棒优化算法的主要思想是采用一个robustness measure来评估算法的性能。
一般来说，robustness measure包括两个方面：一个是算法的收敛速度，另一个是算法收敛后的稳定性。
这种算法更加倾向于寻找全局最优解，能够有效地克服局部最优解对求解结果的影响。
鲁棒优化算法中最常用的算法包括MOEA/D-RM、NSGA-II-RM等。
这些算法在实际应用中取得了很好的效果，成为了目前求解多目标优化问题的主要算法之一。
第四章基于鲁棒优化算法的多目标优化问题求解在实际的问题中，多目标优化问题的求解是非常复杂的。
基于鲁棒优化算法的多目标优化问题求解能够有效地克服传统算法的缺陷，提高求解的精度和效率。
具体来说，基于鲁棒优化算法的多目标优化问题求解步骤如下：1. 确定目标函数。
根据实际问题确定多个需要优化的目标函数；2. 初始种群生成。
图像识别中的模型鲁棒性优化方法探索
图像识别中的模型鲁棒性优化方法探索随着人工智能的快速发展，图像识别在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，由于图像的多样性和复杂性，当前的图像识别模型在面对一些特殊场景时可能出现鲁棒性不足的问题。
因此，如何优化图像识别模型的鲁棒性成为了一个研究的热点。
一、提高鲁棒性的重要性在图像识别任务中，鲁棒性是指模型对于不同样本的变化具有较好的适应能力。
当图像存在多样性的噪声、变形或者干扰时，传统的图像识别模型往往无法准确地识别出目标物体。
例如，在晚上拍摄的图像或者高速运动物体的图像中，由于光照和物体运动造成的模糊，现有的图像识别模型很容易出现错误识别的情况。
因此，提高图像识别模型的鲁棒性具有重要意义，可以增强模型在复杂环境下的适应能力，提供更准确可靠的识别结果。
二、数据增强策略为了提高图像识别模型的鲁棒性，一种常用的方法是通过数据增强策略来训练模型。
数据增强是指在原始样本的基础上，通过旋转、缩放、加噪声等方式生成更多的样本，从而增加训练样本的多样性。
通过引入更多的变化因素，模型可以学习到更丰富、更全面的特征表示，从而提高鲁棒性。
此外，数据增强还可以一定程度上缓解数据量不足的问题。
然而，数据增强也有其局限性，过度的增强可能导致模型过于“关注”于样本变化而减弱了对目标特征的关注，从而降低了模型的识别性能。
三、迁移学习与预训练模型迁移学习是一种将已经在大规模数据上训练好的模型应用到新任务上的方法。
通过在源领域（如ImageNet数据集）上预训练模型，可以得到具有较好的泛化能力和鲁棒性的特征提取器。
然后，通过微调（fine-tuning）的方式，在目标领域上继续训练模型以适应新的任务。
迁移学习可以有效地解决数据量不足的问题，并且由于预训练模型已经在大规模数据上进行了训练，具有较强的鲁棒性和泛化能力。
四、对抗样本训练对抗样本训练是一种通过人为构造具有干扰性的样本来训练模型，从而提升其对抗干扰能力的方法。
对抗样本通过在原始样本中添加微小的扰动，使得人眼难以察觉，但能够导致模型产生错判或误识别的结果。
基于深度学习的视觉多目标跟踪研究综述
基于深度学习的视觉多目标跟踪研究综述基于深度学习的视觉多目标跟踪研究综述摘要：视觉多目标跟踪（MOT）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的MOT方法已经成为主流。
本文将综述基于深度学习的MOT研究进展，包括跟踪基础、深度学习目标检测和跟踪模型、数据集和评价指标等方面的内容。
通过对不同方法的分析和比较，总结出当前基于深度学习的MOT研究的挑战和未来发展方向。
关键词：视觉多目标跟踪、深度学习、目标检测、数据集、评价指标1. 引言视觉多目标跟踪是指通过计算机视觉技术实现对多个目标在时间序列中的连续追踪和定位。
在很多应用场景中，如视频监控、智能交通系统和无人驾驶等领域，MOT技术起到了至关重要的作用。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的MOT方法取得了显著的成果，成为当前研究的热点之一。
2. 跟踪基础在介绍基于深度学习的MOT方法之前，先简要介绍一下跟踪基础知识。
MOT方法一般分为两个阶段：目标检测和目标跟踪。
目标检测是指在给定的图像或视频中，通过算法实现目标的定位和分类。
目标跟踪是指在目标检测的基础上，计算目标在时间序列中的运动轨迹。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
3. 深度学习目标检测和跟踪模型深度学习在目标检测和跟踪方面取得了重要突破。
在目标检测方面，常用的深度学习模型包括Faster R-CNN、YOLO和SSD 等。
这些模型通过引入卷积神经网络（CNN）等技术，极大地提高了目标检测的准确性和效率。
在目标跟踪方面，深度学习也取得了显著的成果。
常用的深度学习跟踪模型包括Siamese 网络、MDNet和DeepSORT等。
这些模型通过学习目标的外观特征和运动模式，实现了对目标的连续追踪。
4. 数据集和评价指标为了研究和评价MOT方法的性能，研究者们开发了许多MOT数据集和评价指标。
常用的MOT数据集包括MOTChallenge、KITTI和UA-DETRAC等。
基于概率假设密度滤波的多目标跟踪算法
基于概率假设密度滤波的多目标跟踪算法基本思想：1.目标建模：算法首先对目标进行建模，以描述目标的运动特性和外观特征。
常见的目标建模方法包括基于动力学模型的运动预测和外观模型的建立。
2.观测生成：观测生成模型描述了目标在不同观测下所生成的传感器数据。
这些数据可能存在噪声和不确定性。
观测生成模型通常通过统计学方法进行建模。
3.过程更新：通过运动预测和目标建模，算法可以为目标的未来状态提供先验概率分布。
过程更新时，根据这些先验概率和相应的运动模型，进行目标状态的更新和预测。
4.观测更新：在观测更新过程中，算法将实际测量的传感器数据与先验概率进行对比，以获得目标的最佳估计。
观测更新通常通过贝叶斯滤波的方法进行。
5.目标跟踪：在观测更新后，算法将根据目标状态的置信度进行目标跟踪。
通常，目标置信度通过目标状态的概率分布来确定，例如，目标的置信度可以通过目标的后验概率来计算。
6.目标重建：在多目标跟踪中，有时需要通过整合跟踪结果来进行目标重建。
目标重建通常通过对跟踪结果进行聚类来实现。
7.目标关联：多目标跟踪算法还需要解决目标关联问题，即如何将相邻的观测结果关联到同一个目标上。
目标关联通常通过目标的外观特征和动态特性来实现。
8.跟踪评估和调整：算法通过对跟踪结果进行评估，以确定跟踪的准确性和鲁棒性。
如果跟踪结果不理想，算法可以通过调整模型参数或更新算法来改进跟踪结果。
基于概率假设密度滤波的多目标跟踪算法能够在复杂的环境中对多个目标进行鲁棒的跟踪。
它可以通过对目标建模和观测更新来估计目标的位置和状态。
通过目标建模和观测生成，算法可以对目标进行建模和预测。
通过过程更新和观测更新，算法可以根据传感器数据进行目标状态的更新和预测。
通过目标跟踪和目标关联，算法可以实现对多个目标的鲁棒跟踪和关联。
通过跟踪评估和调整，算法可以不断优化跟踪结果。
自动化控制系统的多目标鲁棒优化论文素材
自动化控制系统的多目标鲁棒优化论文素材一、引言自动化控制系统广泛应用于工业生产、交通运输、航空航天等领域，以实现对系统的精确控制和优化机能。
在多目标鲁棒优化方面，自动化控制系统的设计和研究一直是热点领域，对于提高系统稳定性、响应速度以及抗干扰能力具有重要意义。
二、多目标优化多目标优化是指在系统设计过程中，通过权衡多个优化目标，找到最佳的平衡点。
多目标优化问题的解决方案不是唯一的，而是一系列的解集，即所谓的Pareto前沿。
三、鲁棒性优化鲁棒性优化是指在控制系统设计中考虑系统模型的不确定性因素，通过增加系统的稳定性和抗干扰能力来提高系统的表现。
鲁棒性控制方法包括鲁棒控制、自适应控制、滑模控制等。
四、自动化控制系统中的多目标鲁棒优化1. 多目标鲁棒控制器设计在自动化控制系统中，设计一个多目标鲁棒控制器是提高系统性能和稳定性的关键。
鲁棒PID控制器是其中一种常用的方法，通过结合比例、积分和微分控制，以及增加鲁棒性控制算法，实现控制器的多目标鲁棒优化。
2. 多目标鲁棒优化算法多目标优化算法根据目标函数的复杂性和计算需求，可采用不同的优化方法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火等。
这些算法能够在控制系统的参数空间中搜索最佳解并生成Pareto前沿。
3. 鲁棒性评估指标为了评估自动化控制系统的鲁棒性能，可采用一些指标，如灵敏度函数、相位裕度、鲁棒稳定裕度等。
这些指标可以量化系统输入和输出之间的关系，从而评估系统对不确定性的承受能力。
五、实例研究以某工业控制系统的优化为例，通过构建系统模型、设计多目标优化算法，实现其多目标鲁棒优化。
通过对系统的参数进行调整和优化，可以达到系统响应速度的提高、抗干扰能力的增强、系统稳定性的改善等效果。
六、结论自动化控制系统的多目标鲁棒优化涉及到多个方面的研究，包括多目标优化、鲁棒性控制、优化算法等。
通过合理设计控制器和优化算法，可以提高自动化控制系统的性能和稳定性，满足不同系统的实际需求。
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２）根据初始目标标记，在当前模版中标记目标 未遮挡部分，如图３所示；
３）采用Ｈｏｕｇｈ变换和膨胀方法独立恢复遮挡 目标的轮廓；
４）重标记每个目标的遮挡部分． 采用定义目标特征集的方法，根据重目标标记 模版定义每个目标的独立边缘特征集．
（１．哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１５０００１；２．哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨１５００８０；３．华北电力大学控制与计算机工程学院，北京１０２２０６；４．北京信息科技大学计算中心，北京１０００８５）
摘要：针对光照变化情况下多遮挡目标的跟踪准确率差的问题，提出了一种基于优化Ｍ—ｓ模型的鲁棒多目标跟踪算 法．利用抗噪声性能高的优化Ｍ．ｓ模型实现复杂环境下多目标精确识别与提取，降低模糊边缘、噪声的影响；利用区域像 素标记方法建立目标和背景的边缘特征，在目标发生相互遮挡情况下也能够提取各个目标独立、完备的边缘特征．为了 降低联合粒子滤波的计算复杂度，提高跟踪实时性，提出了简化联合滤波跟踪模型．仿真实验证明了该算法的正确性和 有效性，与经典的差分跟踪算法、基于颜色特征的跟踪算法比较，对噪声边缘和变化光照环境敏感性降低，跟踪有效率统 计分析表明鲁棒性提高１．８２％，准确率提高１．３６％． 关键词：多目标跟踪；Ｍ—Ｓ模型；边缘特征；水平集；联合滤波 中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１００６－７０４３（２０１０）０９·１２２８－０６
图２多目标边缘标记
Ｆｉｇ．２ Ｍａｒｋ ｏｆ ｍｕｌｔｉ·ｔａｒｇｅｔ ｅｄｇｅｓ
２建立目标边缘特征集
２．１定义边缘特征向量 边缘特征向量的正确定义可以简化计算，降低
采样粒子数，提高跟踪的实时性．二值差分图像点集 定义为Ｄ＝｛ｄ。，ｄ２，…，ｄ。｝．采用区域像素标记法， 多目标的初始边缘点集定义为
１ 多目标识别与轮廓提取
１．１ Ｍ－Ｓ模型和Ｃ—Ｖ模型 Ｍｕｍｆｏｒｄ和Ｓｈａｈ在２０世纪８０年代提出的
Ｍｕｍｆｏｒｄ－Ｓｈａｈ模型是一种曲线演化拓扑的自调整分 析模型，简称为Ｍ—ｓ模型，能够通过局部边缘信息 与整体均匀区域信息结合实现曲线边界的精确定 位、抑制噪声【６ Ｊ．Ｍ—Ｓ模型如下：
Ｅ（“，ｃ）＝１３『＾｜ｕ一‰Ｉ ２ｄｘｄｙ＋
２）曲线Ｃ是由许多闭合曲线组成，将图像分成 Ｍ个目标区域Ⅳ个背景区域．
３）目标区域满足八菇，Ｙ）＞０，Ｍ个目标区域记 为ｃ曲，（ｉ＝ｌ，２，…，Ｍ），Ｃｉ，ｔａｒ为ｃｉ．。的特征值．
４）背景区域满足八石，Ｙ）＜０，Ｎ个背景区域记 为ｅ＇ｂａｃ。（，＝１，２，…，Ｎ），Ｃｊ，ｂａｃｋ为Ｇ施。的特征值．
１）定义距离函数为水平集函数，记为以石，Ｙ）； ２）初始目标数Ｍ和初始背景数Ⅳ设定为０； ３）按照模型３所示的优化Ｍ—ｓ模型迭代计算； ４）用区域像素标记法标记目标边界，如图２所示； ５）扫描边缘标记，记录多目标边缘点集．
噪声不敏感的Ｈｏｕｇｈ变换方法和膨胀方法恢复其 轮廓，提取其完备的边缘特征．第２种状态说明在运 动过程中至少有２个目标相互遮挡，采取如下所示 分裂方法识别目标、提取目标特征集：
万方数据
第９期
苏洁，等：基于优化Ｍ—ｓ模型的多目标鲁棒跟踪
好地克服目标表面特征快速变化带来的影响，跟踪 不稳定．Ｆｒｅｅｄｍａｎ等ｐ ｏ通过计算目标的光照不变光 流场，可以实现目标在剧烈光照变化情况下的跟踪， 但计算量较大，难以实现实时跟踪．Ｈａｎ等【４１在图像 检索中利用模糊ｃ一均值聚类方法建立目标的模糊 颜色直方图，克服了传统颜色直方图对光照变化及 噪声较敏感的缺点，但是会减弱目标模型对前景及 背景的可分性，无法实现对目标的稳定跟踪．基于边 缘特征的视觉跟踪方法可以避免光照变化的影响， 但是准确获取多目标的边缘特征是非常困难的，在 边缘模糊和高噪声的图像序列中准确获取边缘特征 更为困难．此外，多运动目标跟踪过程中的目标准确 识别、目标相互遮挡以及定义目标的特征集等，都是 目前研究多运动目标跟踪所存在的难题．基于优化 Ｍ．ｓ模型的多运动目标视觉跟踪方法是一种光照变 化情况下实现多运动目标准确跟踪的新方法，通过 精确提取每个目标的边缘特征、在复杂环境中准确 定义和修正边缘特征实现联合粒子滤波框架下鲁棒 的、精确的多运动目标跟踪”Ｊ．
ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｂｌｕｒｒｅｄ ｅｄｇｅｓ ａｎｄ ｎｏｉｓｅ．Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｐｉｘｅｌ ｍａｒｋｉｎｇ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅｃｏｒｄ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｒｅｇｉｏｎｓ ａｎｄ ｂａｃｋ—
ｇｒｏｕｎｄ ｒｅｇｉｏｎｓ．Ｂｙ ｄｏｉｎｇ ＳＯ，ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｅｄｇｅ－ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｔｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ，ｅｖｅｎ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｔａｒ－ ｇｅｔｓ ｓｈｉｅｌｄｅｄ ｅａｃｈ ｏｔｈｅｒ．Ａ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｍｕｌｔｉ—ｆｉｌｔｅｒ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｍｏｄｅｌ Ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ．Ｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｃｙ ｗｅｒｅ ｔｅｓｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ－ｂａｓｅｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄ ｃｏｌｏｒ—ｂａｓｅｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｔｏ ｂｌｕｒｒｅｄ ｅｄｇｅｓ ａｎｄ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｗｈｅｎ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｗｅｒｅ ｒｅｄｕｃｅｄ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂｙ １．８２％ａｎｄ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｂｙ １．３６％．
ａ Ｌ ＶⅡｌ ２ｄｘｄｙ＋ｖＬ（Ｃ）．
（１）
式中：Ｏｔ和口为非负整数，ＩＺ。为定义在开集力∈Ｒ２ 的初始图像，闭集Ｃ∈Ｒ２为不连续集，表示区域界 线的不连续点，如边缘和角点．Ⅱ是一个逼近初始图 像“。的平滑分段图像，Ｍ—ｓ模型是寻找适当的“和 Ｃ使得Ｅ（Ｈ，Ｃ）逼近最小值．
使用Ｍ—Ｓ模型求取数字解、进行逼近是困难 的．ｃ—Ｖ模型是Ｍ．ｓ模型的简化模型：
Ｃｉ，ｔａｒ和ｃＪ．ｂａｃ。是区域亮度值，优化的Ｍ—Ｓ模型如下：
＿１ｆ ．
Ｅ（ｃ，ｃｍ，勺埘）＝∑１．％ｌ ｕ—ｃ汩ｌ ２ｄｘｄｙ＋ ｉ＝ｌ一‘，ｔ盯 ＾， ．
∑卜辟Ｉ”ｃｊＭ ２ｄｘｄｙ＋ｕＬ（Ｃ）＋ｖＡ（Ｃ。）．
』＝１。’·ｂ｜。‘
（３） 优化Ｍ—ｓ模型完成迭代计算后，为了标记图像 序列中的多个运动目标，采用像素标记法标记区 域＂Ｊ，如图１所示．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉ—ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ；Ｍ—Ｓ（Ｍｕｍｆｏｒｄ—Ｓｈａｈ）ｍｏｄｅｌ；ｅｄｇｅ—ｆｅａｔｕｒｅｓ；ｌｅｖｅｌ ｓｅｔ；ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ
由于视觉跟踪对于噪声和光照环境的变化非常
收稿日期：２００９旬５聊． 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０７７５０５８）；教育部科学技术
第３ｌ卷第９期 ２０１０年９月
哈尔滨工程大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈａｒｂｉｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－７０４３．２０１０．０９．０１７
Ｖ０１．３ｌ№．９ Ｓｅｐ．２０１０
基于优化Ｍ—Ｓ模型的多目标鲁棒跟踪
苏洁１”，印桂生１，魏振华３，刘亚辉４
研究重点资助项目（１０７０２８）． 作者简介：苏 洁（１９７９一），女。博士研究生，Ｅ—ｍａｉｌ：ｓｕｊｉｅ＠ｈｒｂｕｓｔ．
ｅｄｕ．ｃａ； 印桂生（１９６４．），男，教授，博士生导师． 通信作者：苏洁．
敏感，许多视觉跟踪算法，包括基于颜色的视觉跟踪 算法在有噪声和光照环境变化情况下对目标的跟踪 往往失败．为了实现复杂环境变化下的鲁棒视觉跟 踪，Ｃｏｌｌｉｎｓ等¨刮通过在线选取最能区分跟踪目标和 背景的特征用于描述跟踪目标的表面模型，克服目 标表面改变以及背景干扰对跟踪的影响，但不能很
Ｅ（ｃ，ｃ１，ｃ２）：ａ Ｊ～、ｌ‰一ｃ１ Ｉ。ｄｘｄｙ＋
砚（ｃ）ｌ‰一ｃ２ ２ａｘａｙ＋ｕＬ（Ｃ）＋谢（，（ｃ））·（２）
式中：ｕ、移、仅和１３为权值，满足ｕ≥Ｏ，移≥０，ａ≥０，口≥
图１区域标记
Ｆｉｇ．１ Ｒｅｇｉｏｎ ｍａｒｋｓ
设Ｍ和Ⅳ的初值为０，搜索规则从图像的左上 点出发，从左到右，从上到下顺序进行扫描，对图像 像素判别，若为目标区域像素，从该像素出发，执行 区域生长，用变量肘标记，区域生长结束后肘＋＝ １；若为背景区域像素，执行区域生长，用变量，ｖ标 记，区域生长结束后，Ｎ一＝１．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐｏｏｒ ｍｕｌｔｉ·－ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ａｃｃｕｒａｃｙ ｔｈａｔ ｈａｓ ｒｅｓｕｌｔｅｄ ｗｈｅｎ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｉｌｌｕ－－ ｍｉｎａｔｉｏｎ ａｎｄ ｂｌｏｃｋｉｎｇ ｏｆ ｔａｒｇｅｔｓ ａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ，ａ ｒｏｂｕｓｔ ｍｕｌｔｉ－ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ Ｍｕｍ— ｆｏｒｄ—Ｓｈａｈ ｍｏｄｅｌ Ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ Ｍｕｍｆｏｒｄ—Ｓｈａｌｌ ｍｏｄｅｌ ｈａｓ ｈｉｇｈ ｎｏｉｓｅ ｉｍｍｕｎｉｔｙ，ａｎｄ ｉｔ Ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ－ｔａｒｇｅｔｓ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｉｔ Ｗａｓ ａｌｓｏ ａｂｌｅ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ
０．图像ｕ。被闭合曲线ｃ分为内区域和外区域，ｃ。和 Ｃ：分别为２个区域的灰度均值．当Ｃ逼近均值区域 ｕ。的边界时，Ｅ（Ｃ，ｃ。，ｃ：）逼近最小值． １．２优化Ｍ．Ｓ模型