采用弱预测机制的人体运动跟踪算法

摘要

快速运动和自遮挡是人体运动跟踪的难点所在.为此提出了一种采用弱预测机制的人体运动跟踪算法.该算法首先通过全局搜索,确定候选人体特征集;然后建立特征的色彩、运动等属性的时变模型,构造贝叶斯分类器,实现特征对应;最后根据人体特征层次模型,检验特征匹配,并实现被遮挡特征的定位.为提高跟踪效率,采用了基于图象多分辨率表示的特征搜索算法,由低分辨率图象通过全局搜索来获取初始候选特征集,然后在高分辨率下,不断改善候选特征精度.实验结果表明,该算法能实现对快速人体运动的跟踪并有效解决自遮挡问题.