运动图像序列中关键关节点的跟踪优化仿真

摘要：

对运动图像特征中的某一关键点进行单独跟踪误差较大,主要是因为单关节点能提供的可识别特征较少,关节点特征也无法提供可用于跟踪的明显的方向、速度等参数变化规律特征,只能提供纹理特征,导致传统的跟踪算法无法根据少量纹理信息准确掌握图像序列中的运动方向参数变化规律特征,跟踪效果较差.提出双层特征优化算法的运动图像序列中关键关节点的跟踪优化方法.初始化运动图像序列中关键关节点和背景区域的直方图信息,对运动图像序列中的关键关节点进行分割,建立图像序列中关键关节点检测跟踪模型,对下一时刻关键关节点的大概方位进行预测,估计关键关节点的搜索区域,将像素灰度差作为图像序列匹配的距离准则,有效的完成运动图像序列中关键关节点的跟踪优化.仿真结果证明,提出的双层特征优化算法的运动图像序列中关键关节点的跟踪优化方法能有效的提高跟踪的精确度,有效地解决了运动图像序列中关键关节点难以跟踪的问题.

关键词：关键关节点、跟踪优化、位置预测

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：423-426