一种基于人体运动目标跟踪的RJMCMC算法

提出了一种基于粒子RJMCMC算法的人体运动跟踪仿真算法,首先利用Simulink仿真将人体运动过程中各个关节点逐一收集起来,建立运动特征值矩阵,然后利用粒子RJMCMC算法来实现对矩阵每个关节点的跟踪,通过将RJMCMC算法与粒子滤波算法中重采样过程的融合,更加合理地对权值分布进行优化,从而降低权值的锐度,提高粒子样本的多样性。

自适应模板更新的人体目标跟踪算法

针对人体目标所具有非刚性、非对称性、多态性的特点,提出了自适应模板更新的人体目标跟踪算法。基于Kalman滤波器,根据人体形态变化自适应调整目标像素的权值,从而获得更柔性、更合理的模板。将该方法与mean shift跟踪算法相结合应用于人体目标跟踪,通过实验证明具有很好的鲁棒性和稳定性。

一种自适应权值更新的mean shift跟踪算法

传统的mean shift跟踪算法根据像素与模板中心的距离为像素设置权值,进而增强算法的鲁棒性。但是在跟踪非刚性或非对称目标的过程中,上述权值设置方法明显不合理。提出了一种自适应核函数的mean shift跟踪算法,它为模板中的每个像素赋予一个卡尔曼滤波器,在目标跟踪过程中根据目标形态变化对像素权值进行修正,从而获得一个更柔性、更合理的模板。将该方法用于人体运动目标的跟踪,基于监控录像中的人体运动目标跟踪实验表明,与现有方法相比,该方法具有很好的鲁棒性及稳定性。