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基于中心对称局部相似数量模型的均值漂移目标跟踪: 2016年; 为实现对运动目标的实时跟踪,提出中心对称局部相似数量(center symmetric-local similarity number,CSLSN)这一新的局部显著度纹理描述算子,并将其引入到目标表征模型。该算子通过分析中心像素及其8邻域像素之间的大小关系,在局部相似数量(local similarity number,LSN)纹理算子的基础上,针对其无法区分同一局部显著度下的不同纹理结构的问题,增加以中心像素为对称点的局部梯度信息,提取出候选目标区域中具有CS-LSN主要模式的真实目标像素,有效地抑制了背景像素的影响并减少了后续目标表征模型的计算量;利用真实目标像素的CS-LSN纹理特征和色度特征构建直方图,完成目标表征;进而将其嵌入到均值漂移(mean shift,MS)框架完成跟踪。实验结果表明,该方法在目标与背景相似、部分遮挡、光照变化及物体形变等情况下均能完成鲁棒跟踪,目标大小为29像素×25像素时,处理速度约为25帧/s,可满足实时应用的需求。; 刘威赵文杰李成李婷谭海峰马扬铭; 关键词：目标跟踪纹理特征

一种基于压缩感知的在线学习跟踪算法被引量：5: 2015年; 实现稳健的目标跟踪，建立有效的目标在线模型至关重要。针对现有在线学习跟踪算法缺乏对目标观测信息是否有效的判断，提出了一种简单且高效的解决方法。利用正负样本构建目标在线模型，基于压缩感知理论从多尺度图像特征空间提取特征信息完成目标表征之后，由随机蕨分类器进行分类并通过一种特征置信度度量策略来确定在线更新速率，最后由目标在线模型判断输出置信度最高的样本，此外还建立了一种遮挡反馈机制来决定是否更新目标在线模型。实验结果表明，该方法在目标被长时间遮挡、光照变化等情况下均能完成稳健跟踪，在320pixel×240pixel大小的视频序列中处理速度保持在30～50frame／s左右，可以满足实时应用的需求。; 刘威赵文杰李成; 关键词：机器视觉目标跟踪压缩感知

一种基于ORB检测的特征点匹配算法被引量：10: 2015年; 针对传统的SURF局部特征匹配算法实时性不高的问题,充分利用ORB特征点检测算法简单高效的优势,提出了一种新的特征点匹配算法。首先,针对原始ORB特征匹配算法出现大量误匹配对的问题,采用基于K最近邻的特征点描述后,对前后两帧特征点进行双向匹配,再通过顺序抽样一致性算法进一步提纯。实验结果表明,经过本文算法提纯后匹配对准确度提升到99.9%,平均耗时0.46 s,处理速度约是SURF特征匹配算法的5倍,SIFT特征匹配算法的25倍,能够满足实时运用的需求。; 刘威赵文杰李德军王骁叶怡; 关键词：特征点匹配

时空上下文学习长时目标跟踪被引量：29: 2016年; 针对在线学习跟踪算法中目标模型更新错误而导致跟踪漂移的问题,提出了一种简单但高效的解决方案。在目标区域均匀采样点跟踪器,基于纹理描述对前后两帧点跟踪器进行置信度评估并以此完成目标初步定位,由多维特征时空上下文模型输出目标位置置信图以完成目标精确定位,同时结合置信图决定模型更新速率并给出了一种多尺度更新机制。实验表明,该方法在背景干扰、快速运动、遮挡、光照变化及尺度变化下均能完成稳健跟踪,在320 pixel×240 pixel的视频序列中平均跟踪速度为55.1 frame/s,可以满足实时应用的需求。; 刘威赵文杰李成; 关键词：机器视觉目标跟踪

基于改进ORB特征匹配的运动小目标检测被引量：16: 2015年; 为了在航拍视频中准确实时地提取出运动小目标,提出了一种改进后的ORB特征匹配和差分相乘算法融合的检测方法。首先,针对原始ORB特征匹配算法出现大量误匹配对的问题,采用基于K最近邻的特征点描述后,对前后两帧特征点进行双向匹配,再通过顺序抽样一致性算法进一步提纯,利用提纯后的匹配点对解算背景运动模型,精确补偿背景运动量,最后利用连续四帧图像差分相乘的方法并经过形态学处理准确分割出航拍视频中的运动小目标。实验结果表明,经过本文算法提纯后匹配对准确度提升到99.9%,平均耗时0.46 s,处理速度约是SURF特征匹配算法的5倍,SIFT特征匹配算法的25倍,能够满足航拍视频实时处理的需求并具有较强的抗噪能力。; 刘威赵文杰李成徐忠林田铠侨; 关键词：运动目标检测

粒子滤波理论框架及在目标跟踪中的应用被引量：2: 2016年; 重点研究了目标跟踪方法内的基于"目标状态估计、滤波"的跟踪算法,首先介绍了该类算法的理论基础:贝叶斯滤波器和Monte Carlo方法,指出Kalman滤波器的局限性:满足线性系统和高斯分布,进而推导了粒子滤波的理论框架,并就其如何应用于目标跟踪进行了阐述。; 刘威赵文杰李成徐忠林李婷; 关键词：贝叶斯滤波 MONTE CARLO方法 KALMAN滤波器目标跟踪

基于中心对称局部相似数量的运动目标跟踪: 提出了中心对称局部相似数量(Center Symmetric-Local Similarity Number,CS-LSN)这一新的局部显著度纹理描述算子,并将这其引入目标表示模型。该算子通过分析中心像素及其八邻域像素值...; 刘威; 关键词：目标跟踪均值漂移

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刘威