【摘 要】
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基于模型的跟踪是解决行人跟踪问题的一般性框架.我们以这个框架为基础,在模型知识的学习和表示、姿态评价函数、初始化和搜索策略等子课题做了细致的分析和探讨,提出了一些
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基于模型的跟踪是解决行人跟踪问题的一般性框架.我们以这个框架为基础,在模型知识的学习和表示、姿态评价函数、初始化和搜索策略等子课题做了细致的分析和探讨,提出了一些新的算法,并获得了一些有价值的实验结论.(1)我们也细致地分析了人体的运动约束,用高斯混合模型模拟关节角度的分布,通过求解置信区间得到关节的活动范围.相邻关节的依赖性用条件概率建模,从训练数据中学习得到概率分布的参数.(2)提出一种比较可靠的运动检测方法,用来提取图像的边缘特征和区域特征.(3)行人跟踪是一个高维优化问题,该文采用层次化的搜索策略将其分解为全局位置估计和关节角度优化.(4)为了避免动力学方法的不足,该文进一步将基于模型的行人跟踪纳入概率框架之下,使用粒子滤波进行优化.根据粒子滤波理论,该文着重分析初始化和动态模型.
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