基于光照不变特征的无模式跟踪算法
基于特征匹配的算法
基于特征匹配的算法特征匹配是一种常用的计算机视觉算法，用于在不同图像或图像中的不同区域之间寻找共享相似或相同特征的方法。
特征匹配算法在图像处理、目标跟踪、图像识别等领域有广泛的应用。
特征匹配算法的基本原理是通过对图像中的特征进行提取和描述，然后在不同图像中或同一图像中的不同区域之间进行匹配。
具体步骤包括特征提取、特征描述和特征匹配。
特征提取是指从原始图像中找到代表图像内容的显著特征点，常用的特征点包括角点、边缘点、斑点等。
具体的特征提取算法包括Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。
特征描述是将提取到的特征点转换为特征描述子，以便后续的特征匹配。
特征描述子通常是一个向量，可以通过统计特征点周围的图像局部信息得到。
常用的特征描述算法包括SIFT描述子、SURF描述子、ORB（旋转不变二值）描述子等。
特征匹配是将不同图像或同一图像中的不同区域的特征进行对应，从而实现图像匹配、目标跟踪等功能。
常用的特征匹配方法包括暴力匹配（Brute-Force）算法、最近邻匹配（Nearest Neighbor）算法、RANSAC （随机抽样一致性）算法等。
暴力匹配算法是最简单直接的匹配方法，它通过计算两个特征向量之间的距离（如欧氏距离、汉明距离等），选择距离最小的特征点作为匹配对。
此方法的缺点是计算量大，匹配效果受噪声和干扰较大。
最近邻匹配算法是常用的特征匹配方法之一，它通过计算一个特征向量与另一个特征向量集合中所有向量之间的距离，并选择距离最小的那个特征点作为匹配对。
此方法简单快速，但对于存在匹配相似特征点的情况，容易产生误匹配。
RANSAC算法是一种鲁棒的特征匹配方法，它通过随机选择最少的特征点对进行模型估计，然后根据该模型对所有特征点进行检验和评估，在一定的迭代次数内，找到最佳的模型参数和对应的特征点对。
RANSAC算法可以处理存在误匹配和噪声的情况，但计算复杂度较高。
《运动目标检测和跟踪算法的研究及实现》
《运动目标检测和跟踪算法的研究及实现》一、引言运动目标检测和跟踪是计算机视觉领域中的一项重要技术，广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等众多领域。
本文旨在研究并实现一种高效、准确的运动目标检测和跟踪算法，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、运动目标检测算法研究1. 背景及意义运动目标检测是计算机视觉中的一项基础任务，其目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。
传统的运动目标检测方法主要包括帧间差分法、背景减除法等，但这些方法在复杂场景下往往存在误检、漏检等问题。
因此，研究一种适用于复杂场景的、高效的、准确的运动目标检测算法具有重要意义。
2. 算法原理及实现本文采用基于深度学习的运动目标检测算法。
该算法利用卷积神经网络（CNN）提取视频帧中的特征，并通过区域生成网络（RPN）生成候选目标区域。
接着，利用分类网络对候选区域进行分类，确定是否为运动目标。
最后，通过边界框回归和NMS （非极大值抑制）等技术对检测结果进行优化。
在实现过程中，我们采用了PyTorch等深度学习框架，利用GPU加速计算，提高了算法的运算速度。
同时，我们还针对不同场景的实际情况，对算法进行了优化和改进，提高了算法的准确性和鲁棒性。
三、运动目标跟踪算法研究1. 背景及意义运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，进一步对目标进行跟踪和定位。
传统的运动目标跟踪方法主要包括基于特征的方法、基于模型的方法等，但这些方法在复杂场景下往往存在跟踪不准确、易丢失等问题。
因此，研究一种适用于复杂场景的、稳定的、准确的运动目标跟踪算法具有重要意义。
2. 算法原理及实现本文采用基于深度学习的Siamese网络进行运动目标跟踪。
Siamese网络通过学习目标模板和搜索区域的特征表示，实现目标的快速定位和跟踪。
在实现过程中，我们采用了离线训练和在线更新的方式，提高了算法的准确性和适应性。
同时，我们还结合了光流法等技术，进一步提高了算法的稳定性和准确性。
摄像机定位和跟踪的算法设计与实现
摄像机定位和跟踪的算法设计与实现随着科技的不断发展，摄像机技术也得到了极大的提升。
如今，各种摄像机的应用越来越广泛，从普通的监控摄像机到自动驾驶汽车摄像机，所有这些应用都需要进行定位和跟踪。
因此，摄像机定位和跟踪的算法设计和实现变得越来越重要。
本文将对摄像机定位和跟踪的算法进行详细的介绍和剖析。
首先，我们将介绍摄像机定位算法的一般原理，并且分析其优缺点。
接着，我们会介绍两个摄像机跟踪算法，分别是基于模板匹配的跟踪算法和基于卡尔曼滤波的跟踪算法。
最后，本文将探究一下它们的实现细节，并提供相应的案例。
一、摄像机定位算法摄像机定位算法的主要目标是从采集的视频流中识别和定位物体的位置。
摄像机定位算法一般分为两个步骤：特征提取和特征匹配。
首先，我们需要从摄像机中提取出物体的特征，通常特征包括颜色、纹理和边缘等。
这里，我们可以使用一些经典的特征提取算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）等。
然后，在特征提取的基础上，我们需要将提取出的特征与预先提供的目标模板进行匹配。
匹配可以通过计算目标模板和提取特征之间的相似度来完成。
该相似度可以使用一些距离度量算法来进行计算，例如欧氏距离或相关系数。
虽然摄像机定位算法具有许多优点，例如实时性好、准确度高等，但其缺点在于对于目标的识别过于依赖特征提取。
一旦场景中的光线、阴影或者物体移动等条件发生变化时，特征提取的质量就会受到影响，进而导致摄像机定位算法的失败。
二、基于模板匹配的摄像机跟踪算法基于模板匹配的摄像机跟踪算法通常将摄像机定位算法作为初始化过程，然后应用模板匹配算法跟踪目标物体。
与摄像机定位算法不同的是，模板匹配的匹配过程非常简单和高效。
在模板匹配算法中，我们首先需要在第一帧中选择目标物体的一个区域作为模板。
然后，我们将该模板与第一帧中其他区域进行匹配，以找到目标物体在第一帧中的位置。
在后续帧中，我们只需要在上一帧中的目标物体位置周围寻找新的目标物体位置即可。
虽然基于模板匹配的摄像机跟踪算法简单、高效，但是也存在一些缺点。
基于ORB特征的目标跟踪算法
基于ORB特征的目标跟踪算法葛山峰;于莲芝;谢振【摘要】为提高基于特征点目标跟踪的速度,提出一种基于ORB特征的跟踪算法.通过对目标的ORB特征不断进行实时更新,去除过时的信息,以保证目标特征的准确与稳定,提高匹配准确度.实验结果表明,同基于SIFT和SURF特征的跟踪算法相比,在匹配表现相似的情况下,匹配速度大幅提高,基本满足了实时性的要求.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2017(030)002【总页数】4页(P98-100,104)【关键词】目标跟踪;ORB;特征匹配;实时性【作者】葛山峰;于莲芝;谢振【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TN953;TP391.41目标跟踪算法是计算机视觉应用中关键技术，在医疗诊断、视频监控、军事视觉制导等领域有着非常重要的实用价值[1]。
跟踪技术主要分为4大类：基于模型的跟踪方法，基于主动轮廓的跟踪方法，基于运动估计的跟踪方法和基于特征点的跟踪方法[2]。
本文主要研究基于特征的目标跟踪算法，其步骤主要有两个步骤：特征提取和特征匹配。
2004年，David Lowe提出的尺度不变换SIFT算法[3]，2006年，Bay在SIFT的基础上提出基于积分图像的特征描述方法SURF算法[4]，2011年Ethan Rublee等人提出ORB特征算法[5]。
通过对比三个算法提出基于ORB特征的目标跟踪算法。
首先利用帧间差分法对运动目标进行分割，并对分割后的目标进行ORB特征变换，最后利用目标的特征值进行运动分析。
实验证明，在实时性方面ORB特征有着较大的优势，基本实现了跟踪系统的实时性。
运动目标检测常用方法：帧间差分法，背景减除法和光流法[6]。
帧间差分法能够快速得从每帧中检测出运动的目标，其最大的特点检测速度快，对整体光照不敏感，缺点是不能提取出对象的完整区域[7]。
尺度不变特征变换算法
尺度不变特征变换算法一、前言尺度不变特征变换算法（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种用于图像处理和计算机视觉的算法，由David Lowe于1999年提出。
SIFT算法可以在不同尺度和旋转下找到图像中的关键点，并提取出这些关键点的局部特征描述符，从而实现对图像的匹配、识别等任务。
二、SIFT算法原理1. 尺度空间构建SIFT算法首先通过高斯滤波器构建尺度空间，以便在不同尺度下检测图像中的关键点。
高斯滤波器可以模拟人眼对图像的模糊效果，使得在不同尺度下能够检测到具有相似形状但大小不同的物体。
2. 关键点检测在构建好尺度空间后，SIFT算法通过DoG（差分高斯）金字塔来寻找关键点。
DoG金字塔是由相邻两层高斯金字塔之差得到的，它可以有效地检测出具有不同尺度和方向的局部极值点。
3. 方向分配为了使得特征描述子具有旋转不变性，在确定关键点位置后，SIFT算法还需要计算每个关键点的主方向。
它通过计算关键点周围像素的梯度方向直方图来确定主方向，从而使得特征描述子能够在不同角度下进行匹配。
4. 特征描述在确定了关键点位置和主方向之后，SIFT算法通过计算关键点周围像素的梯度幅值和方向来生成特征描述子。
这个过程中，SIFT算法使用了一个16×16的窗口，并将其分成4×4个小窗口，在每个小窗口中计算8个梯度方向的直方图，最终生成一个128维的特征向量。
5. 特征匹配在提取出两幅图像中所有关键点的特征描述子后，SIFT算法采用欧氏距离来计算两个特征向量之间的相似度，并使用比率测试来判断是否为匹配点。
如果两个特征向量之间的距离小于一定阈值，并且与次近邻之间距离比例大于一定比例，则认为是匹配点。
三、SIFT算法优缺点1. 优点：（1）尺度不变性：SIFT算法可以在不同尺度下检测到具有相似形状但大小不同的物体；（2）旋转不变性：SIFT算法可以计算每个关键点的主方向，从而使得特征描述子能够在不同角度下进行匹配；（3）鲁棒性：SIFT算法对于光照、视角、噪声等因素有较好的鲁棒性。
探究计算机视觉技术在铁路检测中的应用
探究计算机视觉技术在铁路检测中的应用1 前言自1825年世界第一条铁路在英国出现以来，铁路已经成为人们不可或缺的交通工具，越来越多的人在使用铁路出行，由于近年来铁路事故频频发生，促使了计算机视觉技术在铁路检测上的广泛使用并大力发展。
传统的铁路检测一直是靠人工和静态检测，这种检测缺乏实时性和准确性，并且效率低下，根本无法满足铁路的发展。
这就要求研究一种新的检测方法来适应环境的发展，人们就试图将计算机视觉技术应用于铁路检测上，并取得了很好的效果。
将计算机视觉技术应用在铁路检测上显著提高了铁路检测的实时性、准确性，有效的减轻了人工检测中工作条件恶劣，工作量大等缺点。
它能在列车行驶的过程中就能对铁路和列车状况进行检测，并及时的做出预警，防止安全事故的发生。
目前有关铁路检测主要集中在铁路信号检测、轨道检测、接触网检测、电力机车检测及站台环境监测等五个方面。
2 计算机视觉技术计算机视觉，也称机器视觉。
它是利用一个代替人眼的图像传感器获取物体的图像，将图像转换成数字图像，并利用计算机模拟人的判别准则去理解和识别图像，达到分析图像和作出结论的目的。
计算机视觉是多学科的交叉和结合，涉及到数学、光学、人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、图像理解、模式识别等多个领域。
计算机视觉已有多年的发展历程。
随着计算机、控制理论、模式识别、人工智能和生物技术的发展，计算机视觉在机器人、工业检测、物体识别的应用越来越广，研究方向也从二维到三维，从串行到并行，从直接依赖于输入信号的低层处理到依赖于特征、结构、关系和知识的高层处理。
一般的计算机视觉系统是有CCD(电荷耦合器件)摄像机、装备有图像采集板的计算机、光照系统以及专用图像处理软件等组成。
CCD摄像机将所要研究的对象和背景以图像的形式记录下来，这其实是一个光电传感器，将光学信号转成电信号，图像采集板把采集的电信号转为数字信号，即数字化，一般情况下在摄取图像时都需要一个照明系统提供光照，然后再用专用的图像处理软件对图像进行处理，输出分析结果。
无人机目标跟踪与识别算法技术研究
无人机目标跟踪与识别算法技术研究无人机目标跟踪与识别算法技术研究是一门涉及计算机视觉和机器学习的领域，旨在通过智能化算法使无人机具备自主追踪与识别目标的能力。
这项技术的发展，为无人机的广泛应用提供了强大的支持和保障。
本文将从无人机目标跟踪算法、无人机目标识别算法以及未来发展方向三个方面展开探讨。
一、无人机目标跟踪算法无人机目标跟踪算法的主要目标是将无人机与目标物体进行关联，并实时追踪目标物体的位置和运动轨迹。
这需要依靠计算机视觉技术来提取特征并进行目标关联。
1. 特征提取：无人机目标跟踪通常涉及目标的运动、形状和纹理等特征。
目前常用的特征提取方法包括颜色直方图、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）等。
2. 目标关联：目标关联可以分为基于单一帧和基于多帧的方法。
基于单一帧的目标关联主要依靠目标的外观特征进行关联，如外形、颜色等；而基于多帧的目标关联则基于目标的运动特征，通过预测目标在下一帧中的位置来进行关联。
二、无人机目标识别算法无人机目标识别算法的核心任务是将目标物体分类为不同的类别。
在无人机飞行任务中，目标物体的识别对于决策和执行具有重要意义。
1. 特征提取：与目标跟踪算法类似，无人机目标识别算法也需要提取目标的特征。
这些特征通常包括形状、颜色、纹理等。
近年来，深度学习技术的发展使得卷积神经网络成为目标识别的主要工具，通过训练深度学习网络，使其可以自动从图像中提取高级特征。
2. 分类器设计：识别算法的关键是设计合适的分类器。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林和深度学习中的卷积神经网络等。
这些分类器通过训练模型来学习不同类别之间的边界，从而进行准确的目标分类。
三、未来发展方向无人机目标跟踪与识别算法技术在日益发展的同时，仍然面临一些挑战和问题。
为了进一步提高无人机的自主能力和识别精度，需要从以下几个方面加以改进和研究：1. 多目标跟踪：目前大多数算法仅能追踪单个目标，而实际应用中会面临多目标同时出现的情况。
基于目标跟踪算法的运动目标检测技术研究
基于目标跟踪算法的运动目标检测技术研究近年来，随着科技的不断发展，运动目标检测技术正在得到越来越广泛的应用。
无人机、自动驾驶车辆、智能安防等领域都需要运动目标检测技术进行支持。
本文将着重介绍基于目标跟踪算法的运动目标检测技术的研究。
一、运动目标检测技术的发展概述运动目标检测技术是指对运动物体进行检测与跟踪的技术。
这项技术在军事、安防、交通、电影制作等领域具有广泛的应用。
早期的运动目标检测技术主要依赖于运动目标的像素级分割，即采用背景建模的方法对视频图像进行分割。
但是，这种方法存在着许多缺陷，比如对视频中光照变化的敏感度较高、对遮挡等复杂场景的处理能力较弱等问题。
因此，目前运动目标检测技术主要采用基于目标跟踪算法的方法进行研究。
二、基于目标跟踪算法的运动物体检测技术基于目标跟踪算法的运动目标检测技术主要分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。
1. 目标检测目标检测是指首先在视频图像中检测到可能的目标，也就是说，该步骤需要通过一些算法来提取样本特征以及分类器进行分类。
目前，常用的目标检测算法主要有以下几种：（1）Haar-like特征检测器Haar-like是指用于描述目标的一个窗口和周围背景上的亮度变化特征。
该算法能够对基于特征的分类器进行训练，从而实现目标检测。
但是，该算法存在着运算复杂度高和检测速度慢等问题。
（2）HOG（方向梯度直方图）特征检测器HOG特征检测器是一种常用的人体检测器，是一种用于描述图像局部纹理和梯度方向的特征描述符。
该算法将图像的梯度信息用直方图进行统计，得到梯度方向的统计特征。
与Haar-like特征差不多，HOG特征也可以用于训练分类器，达到目标检测的效果。
（3）卷积神经网络（CNN）算法卷积神经网络是一种逐渐兴起的分类器，与传统的特征检测器相比，其具有更强的表达能力和识别能力。
CNN算法不仅可以进行目标检测，还能将其应用于视频跟踪领域。
2. 目标跟踪目标跟踪是指在第一帧中检测到目标后，通过一些算法对目标进行跟踪，使得目标不断地在连续视频图像中被识别出来。
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JIANG Ke-meng1 & ZENG Cong-wen1 & JIANGZe-tao1’2
(1. K ey Laboratory of Image and Graphic Intelligent Processing of H igher Education in Guangxi, Guilin University of Electronic T e c h n o lo g y ， Guilin 5 4 1 00 4 ，China# 2. G uangxi K ey L aboratory o f T ru sted S oftw a re’ Guilin University o f Electronic T echn ology, Guilin 541004, China)
/ 引言
目标跟踪1 就 是 在 连 续 的 视 频 帧 中 ，确 定 目 标 的 坐 标 位 置 ，现 有 的 跟 踪 算 法 ，在 运 动 过 程 中 ， 目 标 可 能 会 出 现 姿 态 变 化 、尺 度 变 化 、背 景 遮 挡 或 光 照 变 化 等 ， 目标跟踪 算 法 的 研 究 也 是 围 绕 这 些 问 题 展 开 。可 根 据 跟 踪 器 有 无 先 验 知 识 分 为 两 大 类 。在 有 先 验 知 识 的 跟 踪 算 法 中 ’采 用 离 线 训 练 得 到 分 类 器 ’在 跟 踪 过 程 中 可 采 用 o n lin e bo osting
摘 要 ：针对传统的特征点在目标追踪算法中鲁棒性不强和基于先验知识的目标追踪算法模型漂移的问题，提出一 种基于 光照不变特征的无模式跟踪算法。采用无模式追踪的思想，利用敏感直方图提取二 值化的光照不变特征， 用双向光流跟踪 和全局匹配算法进行筛选得到稳定特征点，根据特征点的投票结果进行聚类确定目标中心 ， 实现目标追踪。 通过实验验证 了该方法在光照变换、 部分遮挡、 运动模糊等情况下都表现出较好的追踪效果和鲁棒性。 关 键 词 ： 目标跟踪％光照不变特征％局部敏感直方图％无模式跟踪％聚类
2019年 1 月 第 ％〇卷 第 1 期
计算机工程与设计
C O M P U T E R E N G IN E E R IN G A N D D E S IG N
Jan.2019 V o l.40 N o .1
基于光照不变特征的无模式跟踪算法
姜可孟#， 曾聪文#， 举涛12
(1. 桂 林 电 子 科 技 大 学 广 西 高 校 图 像 图 形 智 能 处 理 重 点 实 验 室 ，广 西 桂 林 541004% 2. 桂 林 电 子 科 技 大 学 广 西 可 信 软 件 重 点 实 验 室 ，广 西 桂 林 541004)
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中 图 法 分 类 号 ！TP 391 文 献 标 识 号 ： A 文 章 编 号 $ 1000-7024 (2 0 1 9 ) 01-0161-06 d o i：10. 16208/1. is s n l000-7024. 2019. 01. 027
Model-free tracking algorithm based on illumination invariant features