基于聚类和α-β-γ滤波的运动跟踪

摘要：

借助计算机视觉技术对运动员的运动动作进行跟踪分析,旨在为运动员提高运动成绩提供科学的技术分析手段.研究序列图像中运动员动作的各特征点的运动变化轨迹,并加以跟踪,提出了基于聚类和α-β-γ滤波的特征点跟踪.为解决聚类数目的不确定性给C均值聚类带来的难点,以α-β-γ滤波预测下一帧图像的特征点的估计值为聚类的中心,从而有效克服了初始聚类中心难以选择的问题.并对40帧的图像序列进行了跟踪实验,结果表明该方法是可行有效的.

关键词：序列图像、特征点跟踪、C均值聚类、α-β-γ滤波、花样滑冰

所属期刊栏目：23

分类号：TS101.1(纺织工业、染整工业)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60773204;浙江省自然科学基金资助项目Y107124

在线出版日期：2009-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：288-292