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摘要:
针对由于人体模型自由度(DOF)大,标准粒子滤波中采样粒子数较大的问题,提出了一种单目图像序列下基于图像特征分析的粒子滤波运动跟踪方法.该方法检测了人脸区域,从人脸区域构建皮肤模型,用皮肤模型来检测人的手掌部位,细化人体分割区域获得人体初始骨架,利用反向传播神经网络来获得关键部位关节点的位置.采用获得的关节点位置信息,更新表征人体位置的部分状态参数来减少在粒子滤波中不确定的状态参数的数目.实验结果显示,与标准粒子滤波相比,该方法可以减少计算量和增强跟踪鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于图像特征分析的人体正面运动跟踪研究
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 图像特征 粒子滤波 正面运动跟踪
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 自动化技术、计算机技术
研究方向 页码范围 845-848
页数 4页 分类号 TP319.41
字数 3069字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2005.06.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王申康 浙江大学计算机科学与技术学院 48 775 15.0 26.0
2 洪涛 浙江大学计算机科学与技术学院 3 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像特征
粒子滤波
正面运动跟踪
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
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6
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81907
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