基于聚类和α-β-γ滤波的运动跟踪

• 作者: 包晓敏 汪亚明 郝保明
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 序列图像 特征点跟踪 C均值聚类 α-β-γ滤波 花样滑冰
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 测试技术与理论研究
• 页码范围: 288-292
• 页数: 5页
• 分类号: TS101.1
• 字数: 2993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2009.04.002

摘要

借助计算机视觉技术对运动员的运动动作进行跟踪分析,旨在为运动员提高运动成绩提供科学的技术分析手段.研究序列图像中运动员动作的各特征点的运动变化轨迹,并加以跟踪,提出了基于聚类和α-β-γ滤波的特征点跟踪.为解决聚类数目的不确定性给C均值聚类带来的难点,以α-β-γ滤波预测下一帧图像的特征点的估计值为聚类的中心,从而有效克服了初始聚类中心难以选择的问题.并对40帧的图像序列进行了跟踪实验,结果表明该方法是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪亚明	浙江理工大学计算机视觉与模式识别中心	91	720	14.0	23.0
2	包晓敏	浙江理工大学计算机视觉与模式识别中心	46	184	7.0	12.0
3	郝保明	浙江理工大学计算机视觉与模式识别中心	3	11	2.0	3.0