基于自适应前景分割及粒子滤波的人体运动跟踪-中国学术期刊网络出版总库

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基于自适应前景分割及粒子滤波的人体运动跟踪

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【英文篇名】	Tracking of Human Motion Based on Adaptive Foreground Segmentation and Particle Filter
【下载频次】	★★★★★
【作者】	李伟; 张云华; 汪亚明;
【英文作者】	LI Wei; ZHANG Yun-hua; WANG Ya-ming(Research Center for Computer Vision and Pattern Recognition; Zhejiang University of Sciences; Hangzhou 310018; China);
【作者单位】	浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心; 浙江理工大学计算机视觉与模式识别研究中心杭州;
【文献出处】	测试技术学报 , Journal of Test and Measurement Technology, 编辑部邮箱 2005年 03期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像序列; 人体运动跟踪; 三维轨迹; 自适应分割; 粒子滤波;
【英文关键词】	image sequence; tracking of human motion; 3-D trajectory; adaptive segmentation; particle filtering;
【摘要】	提出了在图像序列中用自适应前景分割及粒子滤波对人体的3-D运动轨迹进行跟踪的方法.首先建立了像素点的高斯模型,并结合图像帧间的差分信息以及灰度分布的先验概率等因素完成了图像中人体的自适应分割.根据所得到的分割结果建立了透视投影下的运动平面跟踪模型.根据投影过程的非线性以及图像中噪声分布的未知性,提出了粒子滤波的跟踪方法,并最终得到了人体运动平面的3-D轨迹.实际人体运动图像序列的实验证明,本文方法能有效地跟踪人体运动的3-D轨迹,并反映出在此跟踪问题上粒子滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更具优势.
【英文摘要】	An approach to the tracking of trajectories of 3-D human motion from image sequence based on adaptive foreground segmentation and particle filter is proposed in this paper. First, the Gaussian model for image pixel is presented. Based on this, the adaptive segmentation of human body is finished using the information of difference image and the prior distribution of pixel density. Then, the tracking model under perspective imaging for body plane is established. Due to the fact that image function is nonlinea...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(60473038,60103016); 浙江省自然科学基金青年人才培养项目(RC02064)
【更新日期】	2005-11-25
【分类号】	TN911.73;
【正文快照】	通过图像序列对人体运动进行跟踪是计算机视觉研究领域中的一个热点方向[1],这一工作为后续的人体行为理解与描述提供了重要的基础,并在智能监控[2,3]、步态分析[4]、虚拟现实[5]等领域有着重要的应用意义.针对这一工作,研究者们已开展了一系列研究.目前的跟踪方法主要可以分为

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