基于序列蒙特卡罗方法的3D人体运动跟踪

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：raysparkle

【摘要】

：

针对人体运动跟踪的特点,在退火粒子滤波方法的基础上,提出基于序列蒙特卡罗方法的3D人体跟踪算法.通过状态空间分解提高了退火系数选择的鲁棒性;同时,在每次退火时采用PERM

【作者】

：

陈睿刘国翌赵国英张俊李华

【机构】

：

中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2005年1期

【关键词】

：

跟踪随机采样序列蒙特卡罗模拟退火 PERM

【基金项目】

：

国家重点基础研究发展规划项目(2004CB318000,G1998030608);国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2001AA231031);国家科技攻关计划课题奥运科技专项(2001BA904B08)

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针对人体运动跟踪的特点,在退火粒子滤波方法的基础上,提出基于序列蒙特卡罗方法的3D人体跟踪算法.通过状态空间分解提高了退火系数选择的鲁棒性;同时,在每次退火时采用PERM采样方法,而不是标准的重采样,能在一定程度上抑制观测模型与真实分布之间的误差,从而提高算法的稳定性.通过模拟实验表明,该算法适合3D多关节人体跟踪.

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