面向视频监控的人体跟踪研究与实现

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视频监控中的人体跟踪主要应用于客流统计和区域入侵检测等多个方面。为解决视频监控中人体跟踪实时性要求高和背景对人体跟踪影响大的问题。本文提出了一种面向视频监控的人体跟踪方法,首先利用卡尔曼滤波对人体运动的趋势进行预测,在预测位置的附近利用meanshift算法对人体进行定位,其次再利用卡尔曼滤波对人体位置进行纠正。实验结果表明,本文提出的改进算法相比于meanshift算法,能较好地克服因人体形状不规则造成的背景干扰影响,在人体跟踪的准确性和鲁棒性上都有一定的提高。
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