一种改进的多关节目标跟踪算法

为提高多关节物体的跟踪效率和精确度,提出了一种目标跟踪算法。首先建立多关节物体的团结构模型,模型的建立结合团势函数等有效降低了传统图模型的冗余度,并结合目标物理的深度、边缘、颜色等信息,利用K-means、Mean-shift算法、粒子滤波实现目标跟踪。实验结果表明,该推理算法能够提高跟踪效率,有较强的鲁棒性,能够满足多关节目标的跟踪要求。