基于序列蒙特卡罗方法的3D人体运动跟踪

被引：18

作者：

陈睿

刘国翌

赵国英

张俊

李华

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

[2] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京

[3] 北京

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2005年 / 01期

基金：

国家科技攻关计划;

关键词：

跟踪; 随机采样; 序列蒙特卡罗; 模拟退火; PERM;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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

引用

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