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视频中人体跟踪存在复杂性, 尤其是对复杂背景下的人体上、下肢区域进行识别与跟踪时, 传统算法存在一些问题。本文在传统 Kalman滤波跟踪算法基础上, 提出一种基于可变测量协方差的离散 Kalman滤波人体识别算法。通过初始化测量协方差, 用递归的方法从新获取的观测数据中计算出新的测量协方差估计量, 通过离散 Kalman滤波器进行跟踪。在实际的视频图像中, 表现出良好的跟踪效果, 并且对上肢、下肢及整个人体的区分以及部位跟踪方面都有很好的表现。相对于传统的 Kalman滤波算法, 本算法没有丢失跟踪目标的现象, 跟踪速度适中, 与人体行进速度保持一致, 基本为 1.5 m/s, 特别适用于对视频中的人体行为进行跟踪及分析处理。