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运动人体检测及遮挡处理  
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【英文题名】 Research on Human Motion Detecting and Occlusion Processing
【作者】 胡文广;
【导师】 李金;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 生物医学工程
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2009-09-09
【关键词】 目标检测与跟踪; 遮挡处理; 背景加权; Kalman预测; 模板更新;
【英文关键词】 object tracking; occlusion processing; background weighted; Kalman prediction; template updated;
【中文摘要】 动态目标的检测与跟踪是现行视觉处理领域中的一个热点和难点。体育运动视频检测跟踪与运动分析是动态目标跟踪的一个重要分支,通过对运动员进行跟踪,进一步的对被跟踪到的运动员进行运动姿态以及运动参数的分析,可以给运动员的训练提供科学合理的参考,有助于运动员的训练以及比赛成绩的提高,具有广泛的应用前景。但是由于现实环境的复杂性,如光照变化、背景局部变化、目标被遮挡等问题,使得目标检测与跟踪是一个很有挑战性的课题。 本文提出了一种基于Mean Shift的综合算法,将背景加权直方图、Kalman滤波预测以及目标模板的实时更新运用到Mean Shift的运算过程中,成功的解决了Mean Shift算法在复杂背景下跟踪效果差,实时性差,易受环境光照变化影响等问题,该综合算法在遮挡、背景混乱、光照变化以及目标尺寸变化等情况下,实时的对体育视频进行了跟踪,并且跟踪效果良好。 首先,根据背景加权直方图选择跟踪目标与背景图像的差别最显著的部分作为跟踪特征,以减少背景信息对跟踪效果的影响;其次,针对Mean Shift算法需要对图像进行穷举匹配的问题,利用Kalman滤波器对目标的状态进行有效预测...
【英文摘要】 Dynamic object tracking has received considerable attention in image processing area due to its wide application prospects in compute vision. Sports athlete tracking and analysis is an important embranchment. We can get the parameters of the athlete such as the acceleration、the angle of the body and so on. These parameters can be provided to the coach to improve the effect of the sports training. But the diversity and complexity of visual environment make it difficult to effectively and stably compl...
【更新日期】 2009-10-09

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导师：李金    导师单位：哈尔滨工程大学    学位授予单位：哈尔滨工程大学
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