目标跟踪时的抗旋转和抗遮挡

大鱼炖海棠 2012-11-23 04:18:23

目标跟踪时，由于目标发生旋转，用meanshift跟踪可能会失效，不知道有没有什么好的方法抗旋转，检测旋转的角度等。而且旋转的方式不同，复杂性也不相同。
不知道大侠们是怎么处理这种情况的，希望能指点一下
或者大侠们推荐几篇好的抗旋转遮挡的中英文论文看看也好啊

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MoreWindows 2012-12-03

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楼主试下SIFT吧，可以参考下面的网站： 1. http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=1&t=2530 2. http://www.opencv.org.cn/index.php/User:Lmyanglei

andersenliu 2012-12-03

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目标被遮挡了，可能很多重要信息就丢失了，不知道有什么好的方法。抗旋转的话，可以选择一些对旋转不敏感的特征，像基于统计的特征对旋转，缩放等情况都比较稳定。你可以选择直方图，主色调，Hu不变矩，纹理谱等特征来表征检测的目标，效果都不错。

大鱼炖海棠 2012-11-23

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额大侠们推荐几篇好的抗旋转遮挡的中英文论文看看也好啊

针对在线boosting跟踪算法在目标外观发生大幅度变化以及遮挡时易产生漂移导致目标丢失问题进行了研究，提出一种尺度自适应在线鲁棒目标跟踪算法。算法基于目标灰度或彩色直方图统计特征构建权重图像，通过对权重图像的矩特征分析，可以实现对目标尺度的自适应调整；同时该算法引入半监督学习策略，很好地解决了由于在线学习导致的跟踪失败问题。实验结果表明，该算法很好地解决了遮挡、目标外观和尺度变化时的鲁棒跟踪问题。与EM-shift、MIL和SPT三种算法相比，跟踪成功率以及鲁棒性均有所提高。

CAMSH IF T 算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。在视频跟踪过程中 ,CAMS H IF T 算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图 ,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小 , 得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。在介绍 Intel 公司的开源 OpenCV 计算机视觉库的基础上 , 采用 CAMSH IF T 跟踪算法 ,实现运动目标跟踪 ,解决了跟踪目标发生存在旋转或部分遮挡等复杂情况下的跟踪难题。实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。

针对目标跟踪过程中出现的目标形变、遮挡、出平面旋转等干扰问题，通过对传统核滤波相关（KCF）跟踪算法在特征提取方式和模型更新方案上的改进，提出一种基于颜色名称空间特征的核相关滤波算法。为了验证算法的有效性，在目标跟踪标准数据集中选取了38个彩色视频序列对跟踪算法进行实验验证，并同时与KCF、Struck、TLD、SCM等优秀目标跟踪算法进行对比。实验结果表明所提出的新算法不仅具有最好的跟踪效果，同时在目标形变、遮挡、出平面旋转等干扰条件下具有更好的适应性。

特征点辅助的时空上下文目标跟踪与定位.pdf,针对动态目标跟踪中快速运动和目标遮挡而跟踪失败问题，提出了一种特征点辅助的时空上下文跟踪算法。首先提取目标特征点，通过特征点匹配和光流跟踪方法进行目标追踪，获得目标预估位置；其次，建立特征点变化率和时空上下文模型更新率关系模型，实时调控更新率，防止引入错误信息；最后，在预估位置区域内，构建局部上下文外观模型，计算与时空上下文模型的相关性获取置信图，进一步精确定位目标。算法在一组测试视频集中进行验证，相比目前4种主流算法(平均跟踪成功率最高为60%，平均跟踪误差最小为26.14 pixel)，本算法综合性能达到最优，平均跟踪成功率为90%，平均跟踪误差为7.47 pixel，平均跟踪速率25.31 f/s。在双目视觉移动机器人平台上对随机运动目标进行跟踪实验，在背景干扰、遮挡、目标旋转和快速运动等组合情况下，跟踪成功率97.4%，跟踪距离平均相对误差为4.05%。

在局部遮挡，光线变化，以及复杂背景环境下进行有效稳定的目标跟踪一直是一个长期困扰研究者的复杂问题。提出一种基于随机局部均值Hash特征的在线学习目标跟踪算法，算法的创新点为基于泊松概率分布的目标模型建立及其在线更新。算法首先利用已标定实际位置的目标图像来初始化目标模型及构建初始分类器池，由此求出下一帧的检测算子，同时基于多实例在线学习方法，利用检测到的目标样本（正样本）以及附近的背景样本（负样本）在线更新目标模型，求出新的检测算子用于后续帧的目标检测及跟踪。提出的算法与现有基于检测学习的OnlineBoostingTracker，SemiTracker，BeyondSemiTracker，Context Tracker和MILTracker跟踪算法在给定的四个标准视频序列中进行了跟踪性能比较。实验结果表明，在各种复杂环境下，该算法具备良好的综合跟踪性能，尤其在抗局部遮挡方面尤为突出。在抗目标旋转方面，该算法仍有待优化。

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