改进的EWMA算法在骨骼节点跟踪滤波中的应用

为改善Kinect骨骼节点跟踪过程中的延迟情况与平滑效果,提出一种基于改进EWMA算法的滤波方法。在滤波输出节点数据计算中,引入指数式加权控制的移动趋势因子;依据节点当前移动速度,通过线性插值法实现算法中权值参数的自适应优化;从算法的数据仿真与应用测试两方面对比分析标准EWMA算法与改进算法的滤波性能,实验结果表明,当节点移动时,采用改进方法的骨骼节点跟踪过程具有更高的实时性与平滑度。

改进的人体运动检测方法

为改善Kinect采集到的用户运动时骨骼节点位置的跳变随机性以及平滑用户动作过程中各骨骼关节的角度,对运动数据的采集和计算算法进行研究,提出改进的中位值平均滤波算法和改进的EWMA算法。改进的中位值平均滤波算法在滤波输出节点位置计算中引入自适应滤波因子和偏移预测量,改进的EWMA算法在角度平滑计算中引入自适应权重动态分配函数。在算法的数据仿真测试中,分别用改进后的两个算法和各自的原算法进行测试和比较分析,实验结果表明,改进算法保证了节点基本静止时滤波和平滑的稳定性,兼顾用户动作变化时节点滤波预测位置的实时性和角度平滑值输出的实时性,优于同类其它算法。