基于分布算法的人体运动跟踪系统

运动跟踪问题是一个概率推理问题,技术上的关键困难在于,在给定观测条件下始终对物体位置的后验概率的准确表示,并且高效。文中提出一种基于.Net Remoting分布计算的人体运动跟踪算法,通过引入二阶自回归运动模型来提高后验概率的准确性,并根据粒子滤波器的众多粒子可独立预测的特点,利用分布算法作为提高系统性能的措施来保持跟踪的高效性。实验结果表明,该算法的跟踪鲁棒性良好,当出现跟踪丢失的时候,可以自动恢复正确跟踪,并且能较好处理遮挡问题。