基于灰度均值分布的目标跟踪! http://blog.csdn.net/wds555/article/details/24499599 但他有些有点: 1.不会受遮挡太多影响 Mean Shift跟踪从2000年被提出至今已经经历了十余个年头,从被大量灌水到如今不屑被拿来作为比较算法,经历了辉煌高潮的 Mean-Shift based Tracking正在慢慢淡出主流tracking研究的视线.但是,作为一种轻量级.易实现的算法,用它作为视觉跟踪研究的入门还是相当推荐的. 本文回顾Mean Sh…

  通俗理解Meanshift均值漂移算法  Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山???   不,不,他是一组算法,  今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 , 我先给大家讲一下他的底层原理     1)概述 Mean-shift(均值迁移)的基本思想:在数据集中选定一个点,然后以这个点为圆心,r为半径,画一个圆(二维下是圆),求出这个点到所有点的向量的平均值,而圆心与向量均值的和为新的圆心,然后迭代此过程,直到…

原博主:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用于视频目标跟踪时,采用目标的颜色直方图作为搜索特征,通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置,从而达到跟踪的目的. 传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势: (1)算法计算量不大,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪: (2)采用核函数直方图模型,对边缘遮挡.目标旋转.变形和背景运动不敏感. 同时,meanShift算…

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用…

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心…

在这一节中,主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift,因为它是连续自使用的meanShift,所以这2个函数opencv中都有,且都很重要.为了让大家先达到一个感性认识.这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改. Camshift函数的原型为:RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria). 其中probImage为输入图像直方图的反向投影图,window为要…

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条…

均值漂移,可以对非刚性物理进行跟踪,是分参数估计,过程是迭代的过程,对光和形态不敏感,缺点是检测目标是固定的,特征不较少,模板背景没有实时更新,没有目标的位置精度预测只是梯度浓聚, 原理: 用文字标书就是在圆弧r范围内也就是划定的目标区域内,进行灰度像素直方图的相加取均值,这个均值就是目标中心的浓聚,借用公式如下 从每个像素开始,首先估计有相似颜色的邻近像素点的密度(局部密度)的梯度,而后利用迭代算法求出局部密度的峰值(即重心点),把能够聚类到同一个峰值点的所有像素点划分成一个区域. 以上为me…

meanShfit均值漂移算法是一种通用的聚类算法,它的基本原理是:对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛. 可以利用均值偏移算法的这个特性,实现彩色图像分割,Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering.这个函数严格来说并不是图像的分割,而是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以…

mean shift算法是一种强大的无参数离散数据点的聚类方法,其在图像平滑.图像分割以及目标跟踪等方面都有着广泛的应用.[Yamauchi et al. 2005]基于mean shift算法提出了一种网格分割方法,具体来说,给定一个三角网格,其面片重心和面片法向可以组成6维特征空间中的一系列离散点集,然后使用mean shift算法对其进行聚类,聚类后每个面片的法向可以修正为各自聚类中心的法向信息,最后基于面片修正法向进行网格分割.下面具体介绍该算法的过程. 给定一个由面片{Ti}所组成的三…

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia…

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的…

此文也很详细:http://blog.csdn.net/maochongsandai110/article/details/11530045 原文链接:http://blog.csdn.net/pp5576155/article/details/6962694         图像跟踪是一个不断发展的研究方向,新的方法不断产生,再加上其它学科的方法的引入,因此对于图像跟踪算法的分类没有确定的标准.对于所有的跟踪算法,需要解决两个关键问题:目标建模和目标定位[35].以下根据目标建模所用的视觉特征…

转载请注明出处! !! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 目标跟踪--CamShift CamShift全称是ContinuouslyAdaptive Mean Shift,即连续自适应的MeanShift算法.而MeanShift算法,首先得对MeanShift算法有个初步的了解,可以參考这里.而CamShift是在MeanShift的基础上,依据上一帧的结果.来调整下一帧的中心位置和窗体大小,所以.当跟踪的目标在视频中发生变化时,可以对这个变化有一定的调整…

找到一些关于目标跟踪的资料 http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/30258833 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6949fede010123kl.html http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html…

1. 简介 TLD目标跟踪算法是Tracking-Learning-Detection算法的简称.这个视频跟踪算法框架由英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal提出.TLD将传统的视频跟踪算法的跟踪模块(Tracker)与检测模块(Detector)结合起来,同时加入了学习(Learning)的过程,使得跟踪的效果更佳稳定.可靠.目前算法作者Zdenek Kalal已经拿着这个算法开了公司,最新的版本已经更新到TLD 2.1.在github上作者给出了TLD源码的1.0版本.作者的…

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置…

转载自:http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/46638557 光流是图像亮度的运动信息描述.光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的,创造性地将二维速度场与灰度相联系,引入光流约束方程,得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设: ①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变:②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的. 算法原理 假设图像上一个像素点(x,y),在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δ…

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征…

简要 2010年David S. Bolme等人在CVPR上发表了<Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters>一文,首次将相关滤波器引入到目标跟踪当中.该算法大幅提高了目标跟踪的性能,论文实验结果可达到669FPS的速度.这相比同期间的跟踪算法可以算是一个极大的飞跃.本文将以该论文作为分析一类基于相关滤波的目标检测算法的引子. 基于相关滤波的跟踪 MOSSE算法的创新的在于,它是第一篇将相关滤波引入到目标跟踪的领域的论文…

光流是图像亮度的运动信息描述.光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的,创造性地将二维速度场与灰度相联系,引入光流约束方程,得到光流计算的基本算法．光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设: ①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变:②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的. 算法原理 假设图像上一个像素点(x,y),在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δy,t+Δt),同时用u(x,y0和v(x,y)来表示该点光流在水平和垂直方向上的移动分量: u=dx/dt v=dy/d…

一. 何为相关滤波? Correlation Filter 最早应用于信号处理,用来描述两个信号之间的相关性,或者说相似性(有点像早期的概率密度),先来看定义: 对于两个数据 f 和 g,则两个信号的相关性(correlation)为: 其中 f∗ 表示 f 的 复共轭,这是和卷积的区别(相关性 与 卷积 类似,区别就在于里面的共轭). PS:复共轭是指 实部不变,虚部取反 (a + b i)* = a - b i:  共轭矩阵是指 矩阵转置后再对每个元素求共轭,不理解的童鞋请查阅百科. 二.…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 至此,三个主题都结束了. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆异常行为分析方法.车辆异常行为通常又称“车辆异常交通事件”,指车辆在行驶道路上出现的违法行为,…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆速度计算方法. 速度计算前提 速度=距离÷时间 视频是一个连续的图片序列,我们只要分别知道目标在第…

基于视频结构化的应用中,目标在经过跟踪算法后,会得到一个唯一标识和它对应的运动轨迹,利用这两个数据我们可以做一些后续工作:测速(交通类应用场景).计数(交通类应用场景.安防类应用场景)以及行为检测(交通类应用场景.安防类应用场景).我会写三篇文章依次介绍这三个主题. (1)目标跟踪之速度计算 (2)目标跟踪之计数 (3)目标跟踪之行为检测 后面会陆续添加链接. 本篇文章以交通类应用场景为例,介绍车辆断面计数方法. 人工计数方式 设想一个场景,你蹲在地下通道旁边,要统计穿过这条通道最近5分钟的人流…

dlib提供了dlib.correlation_tracker()类用于跟踪目标.官方文档入口:http://dlib.net/python/index.html#dlib.correlation_tracker不复杂,就不介绍了,后面会直接给出两个程序,有注释. # -*- coding: utf-8 -*- import sys import dlib import cv2 tracker = dlib.correlation_tracker() # 导入correlation_tracke…

基于深度学习的目标跟踪sort与deep-sort https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/3D_Object_Detection/Object_Tracking 1 论文和源码地址 SORT: 论文地址:http://arxiv.org/pdf/1602.00763.pdf python代码地址:https://github.com/abewley/sort 前景提取获取目标框ID  C++版本: https://github.com/ng…

(哥廷根大学) 摘要 文章提出了一种表示空间扩展物体轮廓的新方法,该方法适用于采用激光雷达跟踪未知尺寸和方向的车辆.我们在笛卡尔坐标系中使用二次均匀周期的B-Splines直接表示目标的星 - 凸形状近似.与之前在极坐标下工作的方法相比,我们引入了一个新的步行参数来模拟物体的轮廓功能,使得形状参数很好地被定义,并且与测量值位于同一空间内.该方法的主要优点是可以通过缩放样条的基点来独立地执行长度和宽度的缩放. 一.引言 对于汽车领域,特别是高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,扩展目标跟踪(EOT)的…

商汤科技智能视频团队首次开源其目标跟踪研究平台 PySOT.PySOT 包含了商汤科技 SiamRPN 系列算法,以及刚被 CVPR2019 收录为 Oral 的 SiamRPN++.此篇文章将解读目标跟踪最强算法 SiamRPN 系列. 背景 由于存在遮挡.光照变化.尺度变化等一些列问题,单目标跟踪的实际落地应用一直都存在较大的挑战.过去两年中,商汤智能视频团队在孪生网络上做了一系列工作,包括将检测引入跟踪后实现第一个高性能孪生网络跟踪算法的 SiamRPN(CVPR 18),更好地利用训练数…