动态场景下的运动目标跟踪方法研究
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用广泛，包括视频监控、人机交互、自动驾驶等领域。
目标跟踪算法的主要任务是在视频序列中，对特定目标进行定位和跟踪。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、基本原理、技术方法以及发展趋势。
二、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标特征，在视频序列中寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的定位和跟踪。
根据特征提取的方式，目标跟踪算法可以分为基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于特征的方法：该方法主要通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，利用这些特征在视频序列中进行匹配和跟踪。
其优点是计算复杂度低，实时性好，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
2. 基于模型的方法：该方法通过建立目标的模型，如形状模型、外观模型等，在视频序列中进行模型的匹配和更新。
其优点是能够处理部分遮挡和姿态变化等问题，但模型的建立和更新较为复杂。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在目标跟踪领域取得了显著的成果。
该方法主要通过训练深度神经网络来提取目标的特征，并利用这些特征进行跟踪。
其优点是能够处理复杂的背景和目标变化，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、目标跟踪算法的技术方法根据不同的应用场景和需求，目标跟踪算法可以采用不同的技术方法。
常见的技术方法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于孪生网络的方法等。
1. 基于滤波的方法：该方法主要通过设计滤波器来对目标的运动进行预测和跟踪。
常见的滤波方法包括卡尔曼滤波、光流法等。
2. 基于相关性的方法：该方法通过计算目标与周围区域的相关性来实现跟踪。
常见的相关性方法包括基于均值漂移的算法、基于最大熵的算法等。
3. 基于孪生网络的方法：近年来，基于孪生网络的跟踪算法在准确性和实时性方面取得了显著的进步。
该方法通过训练孪生网络来提取目标和背景的特征，并利用这些特征进行跟踪。
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。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。
然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。
2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。
3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。
使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。
（2）建立运动目标检测算法。
运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。
（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。
（4）建立运动目标跟踪算法。
根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。
（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。
4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。
同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。
追随拍摄的操作方法与技巧
追随拍摄的操作方法与技巧追随拍摄是一种影视拍摄技术，通常用于运动场景或动态物体的拍摄。
通过追随拍摄，可以让观众感受到物体的速度和动态，增强影片的戏剧性和视觉冲击力。
以下是追随拍摄的操作方法和技巧：1. 确定追随拍摄的目标：在进行追随拍摄之前，需要明确拍摄的目标是什么，是否需要捕捉到物体的速度、方向变化等特点，以及是否需要强调物体的动感。
根据拍摄目标的不同，可以选择不同的追随拍摄方式和设备。
2. 使用合适的设备：追随拍摄通常需要使用专业的摄影设备，如稳定器、云台、摇臂等。
这些设备可以帮助摄影师在拍摄过程中保持画面稳定，减少抖动。
同时，还需要选择适合追随拍摄的镜头，如长焦镜头或变焦镜头。
3. 控制焦点和曝光：在追随拍摄中，物体通常处于移动状态，因此需要及时调整焦点和曝光，以确保物体始终保持清晰和充分曝光。
可以使用连续对焦模式和自动曝光模式来提高拍摄效果。
4. 选择适当的拍摄角度：追随拍摄的角度选择非常重要，可以通过改变角度来强调物体的动感和速度。
常用的拍摄角度包括俯视、仰视、侧面、斜视等，可以根据实际需要选择最合适的角度。
5. 控制运动轨迹和速度：在追随拍摄中，摄影师需要控制自己的运动轨迹和速度，与物体保持一定的距离和同步移动。
可以使用跟踪车、滑轨等辅助工具来实现平稳的追随拍摄效果。
6. 注意构图和画面稳定：在追随拍摄中，摄影师要注意画面的构图和稳定，以确保画面的美观和稳定性。
可以使用线条、充满活力的元素等来增强画面的动感和表现力。
7. 利用剪辑手法增强效果：在后期剪辑中，可以使用一些特殊剪辑手法来进一步增强追随拍摄的效果。
例如，可以使用快速剪辑、慢动作、逆向剪辑等手法来突出物体的速度和运动感。
总之，追随拍摄是一种非常有挑战和技巧的拍摄方式，需要摄影师有良好的操作技巧和剪辑思维。
通过选择合适的设备、控制焦点和曝光、选择适当的角度和运动轨迹、注意构图和稳定性等，可以拍摄出具有强烈动感和视觉冲击力的影片。
AE中的运动跟踪技巧和精确对位方法
AE中的运动跟踪技巧和精确对位方法引言运动跟踪是视觉特效和后期制作中常用的一项技术。
Adobe After Effects（以下简称AE）作为业界领先的视觉特效软件，拥有强大的运动跟踪功能，可以实现对视频中物体的精确对位和跟踪。
本文将介绍AE中的运动跟踪技巧和精确对位方法，并提供相关的步骤和注意事项。
一、AE中的运动跟踪技巧1. 跟踪点选择在AE中，选择合适的跟踪点是非常重要的。
通常情况下，选择高对比度的特征点作为跟踪点可以获得更好的跟踪效果。
例如，可以选择颜色鲜明的物体边缘、高亮区域或纹理清晰的表面作为跟踪点。
2. 适当调整跟踪设置AE中有一些跟踪设置可以帮助改善跟踪效果。
例如，可以调整搜索区域的大小，以便更好地涵盖物体的运动范围；还可以调整跟踪点的数量和大小，以适应不同的跟踪场景。
此外，还可以根据需要在高级设置中进行更多的参数调整。
3. 使用跟踪辅助工具AE中有一些跟踪辅助工具可以提高跟踪效果。
例如，可以使用网格工具或遮罩图层来辅助跟踪，以便更好地观察物体的运动轨迹；还可以使用关键帧编辑器来手动调整跟踪帧的位置，以确保跟踪结果的准确性。
二、AE中的精确对位方法1. 单点对位单点对位是最基本的对位方法之一。
在AE中，可以选择视频中的一个跟踪点进行单点对位。
首先，在视频中选择一个跟踪点，并进行跟踪。
然后，可以通过调整位置、缩放、旋转等参数，使跟踪结果与目标位置对齐。
最后，可以使用遮罩图层或遮罩效果器来进一步增强对位效果。
2. 多点对位多点对位是一种更精确的对位方法。
在AE中，可以选择多个跟踪点进行多点对位。
首先，在视频中选取多个跟踪点，并进行跟踪。
然后，可以通过使用表达式或调整关键帧，将跟踪结果与目标位置精确对位。
多个跟踪点的组合可以提供更准确的对位效果，特别适用于复杂的动态场景。
3. 高级对位技巧在AE中，还有一些高级的对位技巧可以进一步提高对位的精确度。
例如，可以使用跟踪数据进行摄像机定位，以便在三维空间中进行对位；还可以使用AE的插件或脚本来进行自动对位，以节省时间和精力；此外，还可以通过叠加参考图像或使用辅助标记来辅助对位过程。
运动目标检测和跟踪的研究及应用
在人所感知到的环境信息中,视觉信息占了非常大的比重,其中动态视觉信息更是其主要组成部分.感知环境中的这些动态视觉信息已成为计算机视觉的一个重要的研究方向.运动目标检测与跟踪是应用视觉和运动图像编码研究领域的一个重要课题,在许多领域有着广泛的应用. 本文主要研究了基于DSP的运动目标检测与跟踪问题,包括硬件平台的构建和运动检测跟踪算法软件设计与实现. 在运动目标检测部分,介绍了现有的几种常用的检测算法,针对传统帧差算法,检测出的运动目标不够完整的缺点,进行了改进;针对传统的背景重建算法运算量大,耗时的缺点,提出基于块的背景重建,均通过实验验证了方法的有效性. 在运动目标跟踪部分,首先介绍了Kalman滤波的基本原理,在此基础上提出了基于Kalman滤波的跟踪算法;然后详细分析了本文目标跟踪系统所采用的波门算法,为后面系统的实现打下了理论基础. 详细介绍了基于DAM6416P图像处理平台的跟踪系统的实现, 整个系统工作过程为DSP先对采集到的图像进行预处理,然后采用帧差法检测运动目标,接着采用基于双波门算法根据目标的质心位置来判断是否移动云台以及云台移动方向,从而实现对运动目标的实时跟踪. 从实验数据与结果看,本文研究的跟踪系统在一定条件下能够准确、及时地检测跟踪目标,达到了预期效果.
2.学位论文何西华视频运动目标检测与跟踪算法研究2008
视频环境的运动目标检测与跟踪是当前计算机视觉研究中一个非常活跃的领域。计算机视觉研究的目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。运动图像序列中包含了比静态图像更多的有用信息。运动对象的检测与提取,是将视频图像序列划分成若干的运动对象,并在时间轴上对这些运动对象进行跟踪,为以后的研究工作奠定基础,如基于对象的编码技术以及基于内容的视频检索等。目标跟踪则是随着数字视频技术的发展及应用而产生的一个新的研究课题,其在军事以及民用等诸多领域中有着广泛的应用。 本文主要研究了基于视频序列运动目标检测与跟踪的基本理论和关键技术。重点研究背景模型下运动目标的检测和提取,运动目标阴影的处理,以及运动目标跟踪等方面的内容。 论文首先对的相关背景知识作了介绍。其中包括目标检测与跟踪系统中采用的运动约束假设和外部环境约束假设;目标检测技术采用的主要算法,包括静态图像中的目标检测和运动目标检测;目标跟踪基础知识,包括跟踪的基本概念,目标的常用的四种表示方法等。 在运动目标检测研究方面,首先介绍了当前主要目标检测和提取算法的原理,通过试验对帧间差分法和自适应背景相减法进行分析。在此基础上提出将背景减除与帧间差分方法结合的目标检测算法。实验表明,该方法能够在较大程度上满足系统的要求,提高检测结果精度。针对阴影对目标检测造成的不利影响,最后本论文还总结了目标抑制阴影的几种算法。 在运动目标跟踪研究方面,首先归纳了在目标跟踪中常被采用的视觉特征、统计特征、变换系数特征和代数特征;分析了目标的三种线性运动模型;阐述了目标特征搜索匹配的主要算法,并重点研究了基于目标颜色直方图特征的均值偏移目标跟踪算法(Mean-ShiftAlgorithm),在此基础上提出了一种联合目标位置预测的改进的跟踪算法,通过对均值偏移算法和改进的跟踪算法通过的分析和实验比较,表明本论文的改进跟踪算法较均值偏移跟踪算法由于利用了目标的空间位置信息,提高了目标跟踪的可靠性和有效性。
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》范文
《基于STM32移动机器人目标动态追踪的研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的关键技术之一。
本文旨在研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术，以提高机器人的智能化水平和应用范围。
二、研究背景及意义目标动态追踪技术是移动机器人实现自主导航和智能控制的重要技术之一。
在工业、军事、医疗、安防等领域，目标动态追踪技术都有着广泛的应用。
然而，传统的目标追踪方法往往存在算法复杂度高、实时性差、鲁棒性不足等问题。
因此，研究基于STM32的移动机器人目标动态追踪技术，具有重要的理论和实践意义。
STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，具有高性能、低功耗、易于集成等特点。
将其应用于移动机器人目标动态追踪中，可以有效地提高机器人的智能化水平和应用范围。
同时，通过对STM32的优化和改进，可以进一步提高机器人的实时性和鲁棒性，为机器人技术的进一步发展提供重要的技术支持。
三、相关技术及原理1. 移动机器人技术移动机器人技术是机器人技术的重要组成部分，涉及到机械设计、电子技术、控制技术等多个领域。
移动机器人的运动控制主要通过控制器实现，其中STM32等微控制器是常用的控制器之一。
2. 目标追踪技术目标追踪技术是利用传感器和图像处理等技术，对目标进行检测、跟踪和识别的技术。
常用的目标追踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 基于STM32的目标追踪原理基于STM32的目标追踪原理主要包括传感器数据采集、图像处理和运动控制三个部分。
首先，通过传感器采集目标的位置和运动信息；其次，通过图像处理技术对目标进行检测和跟踪；最后，通过STM32控制器对机器人的运动进行控制，实现目标的动态追踪。
四、系统设计与实现1. 系统设计本系统主要由STM32控制器、摄像头、电机驱动器等部分组成。
运动目标的图像识别与跟踪研究
运动目标的图像识别与跟踪研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标的图像识别与跟踪已成为当前研究的热点之一。
该技术广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互、机器人导航等多个领域，对于提高系统的智能化水平和自动化程度具有重要意义。
本文旨在深入研究运动目标的图像识别与跟踪技术，分析其基本原理、方法和技术难点，探讨当前的研究现状和发展趋势，以期为实现更精准、高效的运动目标识别与跟踪提供理论支持和实践指导。
本文首先介绍了运动目标图像识别与跟踪的基本概念和研究背景，阐述了其在各个领域的应用价值和现实意义。
接着，对运动目标图像识别与跟踪的基本原理进行了详细阐述，包括图像预处理、特征提取、目标匹配与跟踪等关键步骤，并对各种方法进行了比较和评价。
在此基础上，本文重点分析了当前运动目标图像识别与跟踪技术的研究现状，探讨了各种方法的优缺点和适用范围，指出了存在的问题和挑战。
本文展望了运动目标图像识别与跟踪技术的发展趋势，探讨了未来可能的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，旨在为读者提供一个全面、深入的运动目标图像识别与跟踪技术概览，为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示。
本文也希望能够促进运动目标图像识别与跟踪技术的进一步发展和应用，推动计算机视觉领域的技术创新和产业发展。
二、运动目标图像识别运动目标图像识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它涉及到从连续的图像序列中准确、快速地检测和识别出动态变化的目标。
在运动目标图像识别中，我们主要面临两大挑战：一是如何在复杂的背景中有效地提取出运动目标，二是如何准确地描述和识别这些运动目标。
运动目标的提取是运动目标图像识别的关键步骤。
这通常通过背景建模和运动检测来实现。
背景建模是指通过建立背景模型来区分背景和前景（即运动目标）。
一种常见的背景建模方法是使用高斯混合模型（GMM），它可以自适应地学习和更新背景模型。
运动检测则是指通过比较当前帧与背景模型的差异来检测出运动目标。
《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。
该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。
本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。
二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。
OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。
其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。
2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。
OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。
其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。
（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。
阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。
OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。
3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。
实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。
此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。
三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。
OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。
OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。
此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术因其高效、实时和准确的特性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是一种描述图像序列中像素点强度变化的技术。
在运动场景中，光流反映了像素点在时间维度上的运动轨迹。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，主要是通过计算图像序列中像素点的光流信息，进而确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法的计算方法光流法计算的基本思想是假设在相邻两帧图像中，像素点的运动速度是连续的。
根据这个假设，可以计算出每个像素点的速度矢量，即光流。
常用的光流计算方法包括稀疏光流法和稠密光流法。
稀疏光流法主要关注图像中的特征点，通过匹配特征点来计算光流；而稠密光流法则计算图像中每个像素点的光流信息。
四、运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中每个像素点的光流信息，得到图像的运动场；然后，根据运动场的分布和特性，检测出运动目标的位置和轨迹；最后，利用一定的跟踪算法，对运动目标进行持续跟踪和轨迹预测。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。
其优势在于能够实时、准确地检测和跟踪运动目标，对光照变化、遮挡等复杂场景具有较强的适应性。
此外，该技术还能为后续的目标识别、行为分析等提供可靠的数据支持。
六、技术挑战与展望尽管基于光流法的运动目标检测与跟踪技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
例如，在处理高动态场景、多目标交互等复杂情况时，算法的实时性和准确性有待提高。
未来，该领域的研究将围绕提高算法的鲁棒性、降低计算复杂度、融合多源信息等方面展开。
同时，随着深度学习、机器学习等技术的发展，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术将更加智能化和自动化。
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第23卷 第5期计 算 机 仿 真2006年5月 文章编号:1006-9348(2006)05-0181-04动态场景下的运动目标跟踪方法研究邵文坤,黄爱民,韦庆(国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073)摘要:复杂背景下实时目标的跟踪与识别属于自动目标识别(ATR)研究领域,包括对目标的分割、特征提取和目标识别等几个方面。
由于现在的目标跟踪方法都是面向特定应用环境的,所以不存在一个算法能通用所有的场景。
探索并明确算法的特点和应用环境,对于在实际应用中选择合适的方法是十分必要的。
目前的大部分文章都是根据具体适应场景分析各自的方法,缺乏对跟踪方法的系统性研究,该文简要介绍了动态场景下单个运动目标的几种典型跟踪方法,在算法内容、假设条件、先验知识、理论计算量、实现难点及改进措施等方面进行了分析,并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的阐述。
关键词:目标跟踪;相关匹配;光流;帧差法;轮廓跟踪中图分类号:TP301.6 文献标识码:AResearch on M ov i n g O bject Track i n g w ith Background M oti onSHAO W en-kun,HUANG A i-m in,W E IQ ing(College of Mechatr onics Engineering and Aut omati on,Nati onnal University of Defence Technol ogy,Changsha Hunan410073,China)ABSTRACT:Real-ti m e dyna m ic object tracking in moving backgr ound is a study field of Aut omatic Target Recogni2ti on(ATR)which includes target seg mentati on,character extracti on and target recogniti on.Because the existing meth2ods for object tracking are al w ays ai m ed at s pecial conditi on,there is not any algorith m which is universal.S o it is nec2essary t o exp l ore and define algorith m’s characteristic and app lied conditi on for selecting a suitable method in p racticalapp licati on.S o far,the maj ority of articles al w ays analyze methods independently in s pecifical conditi on and it is lac2king syste m ic study in object tracking.I n this paper,s ome rep resentative methods f or single object tracking with back2gr ound moti on are intr oduced,and foll owing maj or issues:arith metic content,hypothesis qualificati on,transcendentalknowledge,calculating quantity,realizing difficulties and i m p r oved idea are analyzed.A t the end,s ome detailed discus2si ons on research challenges and future directi ons are als o p r ovided.KE YWO RD S:Object tracking;Correlati on matching;Op tical fl ow;Fra me difference;Cont our-based tracking1 引言动态场景下的运动目标跟踪与识别属于自动目标识别(ATR)研究领域,包括对目标的分割、特征提取和目标识别等几个方面。
实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理地提取特征和准确地识别目标,同时要考虑算法实现的时间,保证实时性。
相对于静止背景,所谓动态背景下的目标跟踪即当目标运动的同时,摄像机也由于运载平台的姿态或位置改变而发生运动,构成目标与背景共同变化下的目标检测。
如何有效地补偿全局运动,如何准确地分割提取目标,是各类方法的关键所在。
由于运动目标的跟踪在军事、国防以及工业等领域具有广泛的应用前景,从而激发了国内外广大科研工作者的浓厚兴趣,成为计算机视觉领域的一个热点。
1996年,Ryuzo Okada等人基于光流和边缘信息,进行了运动目标跟踪的研究;1998年,Y.Zhong等人还提出了基于可变形模版进行目标跟踪的方法;1998年,D.Jang等人提出用主动模型进行目标跟踪;同年,J.I vins等人提出用限制性主动区域模型对彩色图形序列进行快速跟踪的方法;1996年,S.A saad在机器人视觉实验中运用边缘信息有效的进行了目标跟踪;1998年Gr ove.T.D等人进行了基于颜色的目标跟踪方法的研究; 2001年,Gi-Jeong Jang等人提出用自适应颜色模型进行目标跟踪。
国内,在目标跟踪领域的研究较晚,但也取得了一些研究成果,谭春健和张田文等应用光流信息进行了目标检测和跟踪的研究;刘珂等人对基于边缘的目标进行了研究。
当前的研究状况表明,由于现在的跟踪方法都是面向特定应用环境的,所以不存在一个算法能适应所有的情况,都有一定的适用范围。
探索并明确算法的特点和使用环境,对于在实际应用中选择合适的方法是十分必要的。
目前的大部分文章都是根据具体适应场景分析各自的方法,缺乏跟踪方法收稿日期:2005-04-12的系统性研究,本文简要介绍了动态场景下单个运动目标的几种典型跟踪方法,在算法内容、涉及假设条件、需要的先验知识、理论计算量、实现难点及改进措施等方面进行了分析,对遮挡、阴影等难点作了一定的分析,指出了未来的发展趋势。
2 动态目标跟踪方法分析2.1 相关匹配算法1)基本理论相关匹配[3]思想是把参考图像与实时图像在所有可能位置上进行叠加,然后计算某种图像相似性度量的相应值,其最大相似性相对应的位置就是目标的位置。
模版定义的是包括跟踪目标的合适区域,可以在第一帧图像进行人工选择,以后每帧图像获得的区域位置坐标就构成了对整个序列进行跟踪的轨迹。
2)基本假设上面的算法要求在连续的图像帧中,目标的变形较小。
只有这样,才能保证模版与图像的特征区域的相关性不会变化太大,避免丢失目标。
基本假设条件限制了该算法的应用范围,那就是物体姿态不能突变,不能有快速的光照变化和遮挡,因为这些都会极大地影响图像与模板间的相关性。
3)先验知识用相关匹配法进行跟踪,不需要场景或摄像头的任何先验知识,所需的唯一有关目标的信息是在第一帧图像中选好的目标区域。
4)实现关键相关匹配的度量是一个关键问题,对不同性质的图像可以用不同的度量标准来计算相似性。
如对灰度图像,可以根据像素灰度之在模版与图像间计算相关系数,用归一化的互相关系数作为衡量相似性的一个标准;也可以比较图像的直方图,在对图像进行二值化处理后计算各灰度值的像素个数差,按照差值来衡量相似性。
对于彩色图像,红、绿、蓝三个分量的值通常用一个向量来表示,这样可以将颜色信息看作单一的灰度信息,按照灰度图像方法处理。
5)计算量相关匹配能够获得较高的定位精度,但是它计算量大,难以达到实时性要求。
按照基本算法,假设模板T的大小为M3N,输入图像的大小为K3L,将T叠放在输入的图像上进行平移,计算每个重叠部分与模板之间的相关系数,这样每处理一帧图像所需的计算次数是(K-M+1)3(L-N+ 1),计算效率很低。
6)改进措施为了解决计算量的问题,Barnea和Silver man提出了序贯相似检测算法(SS DA),随即产生了分层搜索的序贯判断算法、幅度排序相关运算等一系列加速算法,大大减少了运算量,提高了跟踪速度。
为了解决运动目标的旋转、大小等形状变化,出现了更新模板的思想,即用识别出来的目标状态来代替当前模板,作为下一帧图像的匹配模板。
随之出现的问题是如何保证更新模板的准确性,如何使模板适应目标的大小变化及处理更新模板的累计误差等。
为了更快速、有效的调节参考模板的大小,文献[4]分别在参考模板的四边和四角定义了八个可变向量,用来控制参考模板的变化趋势,使之能够根据当前帧跟踪目标的变化情况自动调整要传送到下一帧的模板的大小和中心位置,有效地避免了由于目标的变化而引起的目标跟踪点的漂移。
2.2 光流分割算法1)基本理论光流分割法[5]通过计算光流并对光流图像分割来检测运动目标。
光流是指图像灰度模式的表面运动。
在光流场中,不同的物体会有不同的速度,大面积背景的运动会在图像上产生较为均匀的速度矢量区域,这为具有不同速度的运动物体的检测提供了方便。
基于光流的方法利用了灰度的变化信息,通常分为两步:一、从图像序列的灰度变化中计算速度场,这一步一般需要计算灰度的一阶导数和二阶导数。
二、利用一些约束条件从速度场中推测运动参数和物体结构。
2)基本假设基于光流估计的方法都是基于以下假设:首先,相邻时刻之间的间隔是很小的(一般在几十毫秒以内),从而相邻两帧图像之间的差异也较小;其次,图像灰度分布的变化完全是由于目标或背景的运动引起的,也就是说,目标和背景的灰度不随时间变化。
如果光照强度或光源方位发生了变化,则会产生错误结果。
3)先验知识对于动态背景下的运动目标跟踪,需要利用先验知识,根据光流的变化来区分目标与背景。
4)实现关键光流分割法适用于多目标跟踪,具有较强的抗干扰性,但不能有效地区分目标运动造成的背景遮拦、显现以及孔径等问题。
遮挡问题指的是一个表面的覆盖/显露问题,它是由于仅占有部分观察场的物体的三维旋转及平移引起的,遮挡导致在某些区域前后两帧图像上的像素没有对应关系。
孔径问题重申了二维运动估算问题的解不是唯一的,假设每个像素的运动矢量都是独立变量,那么未知量的个数将是方程个数的两倍。
这样导致病态方程求解的问题,我们只有人为加入一些约束条件才可能对运动估算问题进行求解,这种方法被称为正则化求解。