基于高斯混合模型联合CamShift的运动图像检测跟踪方法

动态场景下的基于SIFT和CBWH的目标跟踪王芬芬;陈华华【摘要】针对动态背景下的目标跟踪，提出了基于SIFT特征和CBWH特征的卡尔曼跟踪算法。

算法利用卡尔曼滤波器预测目标的大概位置；在所在位置区域内提取SIFT特征，与第一帧和前一帧进行特征匹配，并投票获得候选目标位置；利用CBWH特征获得目标可能位置；将二者位置加权对卡尔曼滤波器预测值进行修正，得到目标位置。

实验表明，所提算法取得了较好的实验结果。

%An object tracking algorithm based on Kalman filter using scale invariant feature transform (SIFT) and CBWH is proposed to solve the problem that trackers always drift or even lose target in dynamic scenes . Kalman filter predictsan area ,each matched keypoint casts a vote for the object center ,then the voting results are evaluated by the nearest neighbor clustering , the weighted result is a candidate position of the object's center.Another possible position is calculated by mean shift tracking using CBWH .The positions above are weighted into the object's center.This center is then sent to Kalman filter to get the final position and velocity . Experimental results demonstrate that the proposed method obtains good tracking results .【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】4页(P46-49)【关键词】动态场景;目标跟踪;卡尔曼滤波;尺度不变特征变换【作者】王芬芬;陈华华【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP391运动目标跟踪是计算机视觉的重要研究方向，其中对先验未知的物体进行跟踪越来越引起人们的关注。

Mean shift和CamShift 在目标追踪的应用2014309030113王宗贤2015.6.10Mean shift 和CamShift 在目标追踪的应用Mean Shift 简介Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga 等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的，其最初含义正如其名，就是偏移的均值向量，在这里Mean Shift 是一个名词，它指代的是一个向量，但随着Mean Shift 理论的发展，Mean Shift 的含义也发生了变化，如果我们说Mean Shift 算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。

然而在以后的很长一段时间内Mean Shift 并没有引起人们的注意，直到20年以后，也就是1995年，另外一篇关于Mean Shift 的重要文献[2]才发表。

在这篇重要的文献中。

Yizong Cheng 对基本的Mean Shift 算法在以下两个方面做了推广，首先Yizong Cheng 定义了一族核函数，使得随着样本与被偏移点的距离不同，其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同，其次Yizong Cheng 还设定了一个权重系数，使得不同的样本点重要性不一样，这大大扩大了Mean Shift 的适用范围。

另外Yizong Cheng 指出了Mean Shift 可能应用的领域，并给出了具体的例子。

Comaniciu 等人[5]还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift 最优化问题。

使得跟踪可以实时的进行。

在后面的几节，本文将详细的说明Mean Shift 的基本思想及其扩展，其背后的物理含义，以及算法步骤，并给出理论证明。

最后本文还将给出Mean Shift 在聚类。

图像平滑，图像分割，物体实时跟踪这几个方面的具体应用。

Bradski 根据Mean Shift 算法的不足，提出了Cam Shift 算法。

三维扫描测头精确跟踪的摄影测量方法刘虹;王文祥;李维诗【摘要】For the traditional 3D robot scanners,the measuring precision is dependent on the positioning precision of the robot,and it is difficcult to achieve high measuring precision.A photogrammetric method was proposed to track and position the 3D scanning probe accurately.First,a probe tracking system consisting of multiple industrial cameras was set up,and coded markers were pasted on the probe.Then,the camera was calibrated with high precision and interior and exterior parameters of the camera were obtained.Second,all cameras were synchronized,the markers in the image were matched according to the coding principle,and the projection matrix was obtained.Finally,the 3D coordinates of the markers in space were computed to track and position the probe.The experimental results show that the mean error of the marker position is 0.293 mm,the average angle error is 0.136°,and the accuracy of the algorithm is within reasonable range.The photogrammetric method can improve the positioning precision of the probe,so as to achieve high precision measurement.%针对传统三维扫描测量机器人依赖于机器人的定位精度从而难以实现高精度测量的问题,提出了一种三维扫描测头精确跟踪定位的摄影测量方法.首先,搭建由多个工业摄像机构成的测头跟踪系统,并在机器人的扫描测头上粘贴编码标志点;然后,对摄像机进行高精度标定,求解出摄像机内外参数;其次,多摄像机同步采样,对图像中的标志点依据编码原理进行匹配,并求出投影矩阵;最终,求解出编码标志点在空间中的三维坐标,实现三维扫描测头的跟踪定位.实验结果表明,标志点定位在距离上的平均误差为0.293 mm,在角度上的平均误差为0.136°,算法精度在合理范围之内.采用该摄影测量方法可以提高扫描测头的定位精度,从而实现高精度测量.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2017(037)007【总页数】5页(P2057-2061)【关键词】工业机器人;三维扫描测头;编码标志点;摄影测量;跟踪【作者】刘虹;王文祥;李维诗【作者单位】合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,合肥230009;合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,合肥230009;合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,合肥230009【正文语种】中文【中图分类】TP242.6;TP391.413制造业的生产方式正发生着深刻变革，为了降低生产成本、提高生产效率，特别是提高产品质量，工业机器人在工业现场的大规模使用已成为大势所趋。

运动目标的图像识别与跟踪研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标的图像识别与跟踪已成为当前研究的热点之一。

该技术广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互、机器人导航等多个领域，对于提高系统的智能化水平和自动化程度具有重要意义。

本文旨在深入研究运动目标的图像识别与跟踪技术，分析其基本原理、方法和技术难点，探讨当前的研究现状和发展趋势，以期为实现更精准、高效的运动目标识别与跟踪提供理论支持和实践指导。

本文首先介绍了运动目标图像识别与跟踪的基本概念和研究背景，阐述了其在各个领域的应用价值和现实意义。

接着，对运动目标图像识别与跟踪的基本原理进行了详细阐述，包括图像预处理、特征提取、目标匹配与跟踪等关键步骤，并对各种方法进行了比较和评价。

在此基础上，本文重点分析了当前运动目标图像识别与跟踪技术的研究现状，探讨了各种方法的优缺点和适用范围，指出了存在的问题和挑战。

本文展望了运动目标图像识别与跟踪技术的发展趋势，探讨了未来可能的研究方向和应用前景。

通过本文的研究，旨在为读者提供一个全面、深入的运动目标图像识别与跟踪技术概览，为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示。

本文也希望能够促进运动目标图像识别与跟踪技术的进一步发展和应用，推动计算机视觉领域的技术创新和产业发展。

二、运动目标图像识别运动目标图像识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它涉及到从连续的图像序列中准确、快速地检测和识别出动态变化的目标。

在运动目标图像识别中，我们主要面临两大挑战：一是如何在复杂的背景中有效地提取出运动目标，二是如何准确地描述和识别这些运动目标。

运动目标的提取是运动目标图像识别的关键步骤。

这通常通过背景建模和运动检测来实现。

背景建模是指通过建立背景模型来区分背景和前景（即运动目标）。

一种常见的背景建模方法是使用高斯混合模型（GMM），它可以自适应地学习和更新背景模型。

运动检测则是指通过比较当前帧与背景模型的差异来检测出运动目标。

《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。

该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。

OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。

本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。

二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。

OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。

其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。

2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。

OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。

其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。

（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。

阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。

OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。

3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。

实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。

此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。

三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。

OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。

这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。

2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。

OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。

此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。

图像处理技术的物体跟踪与运动分析技巧物体跟踪和运动分析是图像处理技术中的重要部分，旨在从连续的图像序列中提取有关目标物体位置、形状和运动的信息。

这些技巧在许多领域中都有广泛的应用，例如视频监控、交通管理、虚拟现实等。

在物体跟踪和运动分析中，首先需要通过图像预处理方法增强图像质量，为后续的处理做准备。

其中，图像增强技术，如直方图均衡化、滤波器等，可以使图像更清晰、更易于分析。

在物体跟踪中，常用的技术方法之一是基于背景建模的方法。

该方法基于假设，认为背景是静态的，因此可以通过建模背景实现物体的提取和跟踪。

常用的背景建模方法包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和自适应背景更新等。

通过对背景模型的建模和更新，可以有效地检测和跟踪移动的物体。

另一种常用的物体跟踪方法是基于特征点的跟踪。

该方法通过提取图像中的特征点，并在连续帧之间进行匹配，从而实现物体的跟踪。

常用的特征点提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等。

通过计算特征点的描述子以及匹配过程，可以实现对物体的准确跟踪。

与物体跟踪相伴的是运动分析，目的是进一步了解和分析物体的运动规律。

常用的运动分析方法之一是光流估计。

光流估计可以计算相邻帧之间像素的运动方向和速度。

通过对运动场的分析，可以了解物体的运动方向、速度、形状等信息。

基于深度学习的方法在物体跟踪和运动分析中也取得了显著的成果。

通过使用深度卷积神经网络（CNN），可以实现对目标物体的准确检测和跟踪。

这些方法在提取图像特征上更具有鲁棒性，可以有效地处理各种场景和复杂的背景干扰。

总结一下，物体跟踪和运动分析是图像处理技术中的重要内容。

通过图像预处理、背景建模、特征点跟踪、光流估计和深度学习等方法，可以实现对目标物体的跟踪和运动分析。

这些技巧在许多实际应用中发挥着重要的作用，为人们提供了更多的信息和洞察力。

运动目标跟踪算法及其应用分析随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了极大的发展。

图像处理技术可以将图像进行分析和处理，并且可以将这些信息转换为数字化数据。

图像处理技术不仅可以用于医学诊断、生物学、工业监控等领域，而且也广泛应用于计算机视觉领域。

在计算机视觉领域中，运动目标跟踪技术是一项基础技术，它可以追踪视频图像中的目标并提供与目标相关的信息。

一、运动目标跟踪算法运动目标跟踪算法是和计算机视觉技术紧密相连的一种技术，主要是基于视频图像跟踪技术的实现。

一般来说，运动目标跟踪算法可以分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。

（1）目标检测目标检测是指在一个给定的时间段内，将目标从背景中检测出来并确定其位置、大小和形状等信息。

其中，检测算法和图像质量有着密切关系。

一般来说，目标检测算法可以分为两种：基于特征的目标检测算法和基于匹配的目标检测算法。

基于特征的目标检测算法主要是根据目标的特定外观特征进行识别和分类。

常用的特征包括Haar-like特征、SIFT特征、HOG特征等。

这些方法在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性，但是计算量比较大，需要消耗较多的计算资源。

基于匹配的目标检测算法主要是根据目标与背景之间的差异进行匹配和检测。

常用的匹配法包括基础匹配、Viterbi匹配、CAMshift算法等。

这些算法基于目标的运动状况，能够较好地适应不同的背景干扰和情况。

（2）目标跟踪目标跟踪技术是指在已经检测到目标的基础上，通过运用特定的算法，对目标进行跟踪。

常用的目标跟踪算法包括：Kalman滤波方法、Mean Shift方法和Template Matching方法等。

Kalman滤波方法是利用观测值来估计状态值的一种滤波方法。

它可以通过观察目标的位置和速度来预测后续帧中的目标位置。

Mean Shift方法是一种基于概率密度估计的跟踪方法，该方法通过目标物体在图像上的密度分布来进行目标跟踪。

Template Matching方法是一种基于模板匹配的方法。