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采用核相关滤波器的长期目标跟踪
被引量：
28
1
作者
杨德东
蔡玉柱
+1 位作者
毛宁
杨福才
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期2037-2049,共13页
针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重...
针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重函数调节分类器系数,使分类器学习到更多负样本和未破坏的正样本,从而增强学习模型的判别力。然后,在检测区域利用Newton方法完成迭代处理,求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息。最后,对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。采用OTB-2013评估基准50组视频序列验证了本文算法的有效性,并与30种其他跟踪方法进行了对比。结果表明:本文提出的算法跟踪精度为0.813,成功率为0.629,排名第一,相比传统KCF算法分别提高了9.86%和22.3%。在目标发生显著尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野等复杂情况下,本文方法均具有较强的鲁棒性。
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关键词
核相关滤波器
长期目标跟踪
空间正则化
支持向量机(
svm
)
在线
svm
分类器
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职称材料
人体姿势状态判决的跌倒检测方法
被引量：
19
2
作者
沈秉乾
武志勇
+1 位作者
贺前华
李磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期223-227,264,共6页
提出了一种基于视频人体运动状态判决的的跌倒检测方法,该方法由运动目标检测、目标运动跟踪和目标运动行为识别三部分组成。在运动目标检测方面采用两次目标框选策略提高目标检测精度;利用目标运动轨迹的连续性,具体为利用上一帧运动...
提出了一种基于视频人体运动状态判决的的跌倒检测方法,该方法由运动目标检测、目标运动跟踪和目标运动行为识别三部分组成。在运动目标检测方面采用两次目标框选策略提高目标检测精度;利用目标运动轨迹的连续性,具体为利用上一帧运动物体的中心坐标信息来降低目标跟踪的计算复杂度。采用两级支持向量机(SVM)决策的方法实现目标运动行为的识别:第一级SVM分类器利用高宽比等运动物体特征将人体的直立姿态与非直立姿态进行区分;第二级SVM分类器利用Zernike矩特征等特征将人体的跌倒状态从非直立状态中区分出来。初步实验测试表明所提出的跌倒检测算法的性能与光照条件、跌倒方式、摄像头的架设方式均有密切关系,平均正确检测率为88.7%。
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关键词
人体跌倒检测
智能监控
姿势状态
目标定位
支持向量机两级分类器
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职称材料
题名
采用核相关滤波器的长期目标跟踪
被引量：
28
1
作者
杨德东
蔡玉柱
毛宁
杨福才
机构
河北工业大学控制科学与工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期2037-2049,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61203076)
天津市自然科学基金资助项目(No.13JCQNJC03500)
文摘
针对核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标跟踪中存在尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野情况下跟踪失败等问题,提出了一种基于KCF的长期目标跟踪算法。该算法在分类器学习中加入空间正则化,利用基于样本区域空间位置信息的空间权重函数调节分类器系数,使分类器学习到更多负样本和未破坏的正样本,从而增强学习模型的判别力。然后,在检测区域利用Newton方法完成迭代处理,求取分类器最大响应位置及其目标尺度信息。最后,对最大响应位置的目标进行置信度比较,训练在线支持向量机(SVM)分类器,以便在跟踪失败的情况下,重新检测到目标而实现长期跟踪。采用OTB-2013评估基准50组视频序列验证了本文算法的有效性,并与30种其他跟踪方法进行了对比。结果表明:本文提出的算法跟踪精度为0.813,成功率为0.629,排名第一,相比传统KCF算法分别提高了9.86%和22.3%。在目标发生显著尺度变化、严重遮挡、相似目标干扰和出视野等复杂情况下,本文方法均具有较强的鲁棒性。
关键词
核相关滤波器
长期目标跟踪
空间正则化
支持向量机(
svm
)
在线
svm
分类器
Keywords
kernelized correlation filter
long-term object tracking
spatial regularization
supportvector
machine
（svm
）
online
svm
classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
人体姿势状态判决的跌倒检测方法
被引量：
19
2
作者
沈秉乾
武志勇
贺前华
李磊
机构
华南理工大学电子与信息学院
东莞职业技术学院教育技术中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A01期223-227,264,共6页
基金
广东省东莞市高校基金资助项目(201110815600150)
文摘
提出了一种基于视频人体运动状态判决的的跌倒检测方法,该方法由运动目标检测、目标运动跟踪和目标运动行为识别三部分组成。在运动目标检测方面采用两次目标框选策略提高目标检测精度;利用目标运动轨迹的连续性,具体为利用上一帧运动物体的中心坐标信息来降低目标跟踪的计算复杂度。采用两级支持向量机(SVM)决策的方法实现目标运动行为的识别:第一级SVM分类器利用高宽比等运动物体特征将人体的直立姿态与非直立姿态进行区分;第二级SVM分类器利用Zernike矩特征等特征将人体的跌倒状态从非直立状态中区分出来。初步实验测试表明所提出的跌倒检测算法的性能与光照条件、跌倒方式、摄像头的架设方式均有密切关系,平均正确检测率为88.7%。
关键词
人体跌倒检测
智能监控
姿势状态
目标定位
支持向量机两级分类器
Keywords
human body falling detection
intelligent monitoring
posture judgment
object location
two-level supportvector machine （svm） classifier
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用核相关滤波器的长期目标跟踪
杨德东
蔡玉柱
毛宁
杨福才
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
28
在线阅读
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职称材料
2
人体姿势状态判决的跌倒检测方法
沈秉乾
武志勇
贺前华
李磊
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
19
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职称材料
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