基于统计模型的遗传粒子滤波器人体运动跟踪

摘要：

提出了一种基于统计模型的遗传粒子滤波器人体运动跟踪算法.引入局域二值模式(LBP)算子提取纹理特征,利用颜色直方图与纹理直方图相似度的加权和表示目标相似度,以有效解决自遮挡对跟踪的影响.利用该统计模型精确表示运动人体轮廓,目标形状可由一可变形状参数确定;采用遗传粒子滤波器作为跟踪算法以提高粒子滤波器的鲁棒性和精度.通过预测更新可变形状参数,再利用统计模型中目标形状与形状可变参数的关系得到图像序列各帧中人体轮廓,有效降低了计算量,从而达到快速而准确的跟踪目的.最后用上述方法进行了实验,验证了该方法的实用性和有效性.

关键词：统计模型、局域二值模式、遗传粒子滤波器、人体运动跟踪、Bhattacharyya距离

所属期刊栏目：25

分类号：O235(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：国家自然科学基金79816101;中国科学院基金

在线出版日期：2008-05-26（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：1090-1092,1099