刘婕
- 作品数：9 被引量：51H指数：4
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- 基于特征融合的粒子滤波目标跟踪新方法被引量：29
- 2014年
- 针对传统粒子滤波(PF)算法采用单一颜色特征建模跟踪目标性能差的缺陷,提出一种颜色特征与纹理特征相融合的PF目标跟踪新算法。首先,采用一种具有抗噪声和保护纹理边缘的全局中值二值模式(GMBP)纹理算子,对模板图像进行局部差绝对值处理,得到幅值序列模板,将幅值序列模板内的中值作为模板的阈值,与模板邻域比较获得新的纹理图像;然后,与具有光照不变特性的局部二值模式(LBP)纹理算子结合,形成一种(GMLBP)新的纹理描述算子。最后,分别计算GMLBP纹理特征粒子权值和HSV颜色特征粒子权值,并依据权值大小确定融合系数,对纹理特征粒子权值和颜色特征粒子权值进行线性融合,再对融合后粒子权值进行归一化处理,从而得到目标位置状态的最终估计值。对比实验结果表明,相对于单一颜色特征的目标跟踪算法,所提算法捕捉目标位置准确且具有更低的平均跟踪误差,其平均误差降低了近2倍。
- 闫河刘婕杨德红王朴金炜
- 关键词：目标跟踪
- 双重特征粒子滤波目标跟踪算法
- 2016年
- 针对传统粒子滤波目标跟踪算法在光照变化及遮挡情况下跟踪准确性不高的缺陷,提出一种双重特征粒子滤波目标跟踪算法.首先,提出一种融合边缘信息具有抗光性的Sobel中值二值模式特征描述算子,建立视频每帧的纹理直方图;对视频每帧分别提取HSV颜色空间的色度核函数直方图、饱和度核函数直方图,再通过线性加权得到颜色直方图;在此基础上,分别对每帧的纹理直方图与和颜色直方图进行归一化处理,并引入到粒子滤波算法中计算目标特征粒子权值,再通过加权准则确定当前帧目标的最终位置.对比实验结果表明,本文算法能够有效提高在光照变化和遮挡情况下目标跟踪的准确性.
- 闫河刘婕杨德红王朴
- 关键词：目标跟踪粒子滤波纹理特征
- 一种自适应复杂场景的运动目标检测方法
- 本发明公开了一种自适应复杂场景的运动目标检测方法，1)对视频图像进行光照补偿；2)利用混合高斯背景建模方法得到每帧视频图像的背景图像；3)利用背景差分法原理获取每帧的绝对差分图像；4)采用最大熵分割原理获取每个绝对差分图...
- 闫河杨德红刘婕王朴陈伟栋
- HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法被引量：7
- 2016年
- 经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。
- 杨德红闫河刘婕王朴
- 关键词：目标跟踪均值漂移HAAR特征
- 自适应加权多尺度LTP的人脸识别被引量：4
- 2016年
- 为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。
- 闫河王朴刘婕陈伟栋
- 关键词：人脸识别多尺度分析自适应加权信息熵
- 自适应中心对称局部三值模式的人脸识别
- 2016年
- 针对局部三值模式描述人脸图像纹理特征时直方图维数过高以及阈值不能自适应选取的缺陷,提出一种自适应中心对称局部三值模式方法。首先,用具有降低维数的中心对称局部三值模式算子对人脸图像编码,把邻域像素均值引入编码中以增强抗噪性能;其次,嵌入统计邻域均值与邻域像素的标准差作为阈值以自适应提取人脸特征,并统计特征直方图;最后用卡方距离度量训练样本特征直方图和测试样本特征直方图的相似度,采用最近邻分类器分类识别。所提算法在YALE、Extended Yale B人脸图像库上的最高正确识别率分别达到99.67%,99.33%;识别一张人脸的速度分别达到0.1984和0.3988 s。实验结果表明,所提算法对光照变化和噪声更加鲁棒,有效提高了人脸识别的精度和速度。
- 闫河王朴刘婕陈伟栋
- 关键词：人脸识别自适应阈值
- 一种自适应复杂场景的运动目标检测方法
- 本发明公开了一种自适应复杂场景的运动目标检测方法，1)对视频图像进行光照补偿；2)利用混合高斯背景建模方法得到每帧视频图像的背景图像；3)利用背景差分法原理获取每帧的绝对差分图像；4)采用最大熵分割原理获取每个绝对差分图...
- 闫河杨德红刘婕王朴陈伟栋
- 文献传递
- 基于SUSAN角点和HSV颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法被引量：5
- 2016年
- 针对传统粒子滤波目标跟踪算法在目标与背景颜色相似情况下目标定位偏差大、易导致丢失目标的缺陷,提出一种基于角点和颜色模型的粒子滤波目标跟踪算法。首先,提出一种改进SUSAN角点检测算法,采用圆形模板邻域内像素灰度值中值代替模板中心像素灰度值作为模板"核"来检测区域目标角点,其改进SUSAN角点算法在继承原有SUSAN算法计算简单、定位准确、具有旋转不变性等特点的同时,具有更好抗噪声性能;其次,利用HSV颜色模型光照不敏锐特性,对检测到的角点建立HSV颜色模型,并将其嵌入到粒子滤波框架中,实现对目标的跟踪。实验结果表明,当背景与目标颜色相近时,该算法能够有效避免背景对目标的干扰,取得了较好的目标跟踪性能。
- 闫河刘婕王朴杨德红
- 关键词：SUSAN角点检测粒子滤波算法目标跟踪HSV颜色模型
- 复杂场景多特征融合粒子滤波目标跟踪
- 目标跟踪技术就是对视频图像中的运动目标进行检测，以捕捉目标对象的实时位置、运动趋势、轨迹等运动状态信息，广泛应用于智能监控、视觉导航、智能交通、人机交互、国防侦察等领域;粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗与递推贝叶斯估计的统...
- 刘婕
- 关键词：目标跟踪多特征融合自适应检测粒子滤波
- 文献传递
