[發(fā)明專利]雙向馬爾可夫蒙特卡羅粒子濾波器的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810149640.7
• 申請(qǐng)日: 2018-02-13
• 公開（公告）號(hào): CN108416796A
• 公開（公告）日: 2018-08-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉龍;余安安;鐘微;方力;張勤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)傳媒大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/246
• 分類號(hào): G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 北京鴻元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11327
• 代理人: 李琳;王楠楠

1.一種基于雙向馬爾可夫蒙特卡羅粒子濾波器的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方法，包括如下步驟：

S1建立視頻時(shí)空體模型，包括：采集與多種運(yùn)動(dòng)類型分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)所述多個(gè)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別進(jìn)行模型訓(xùn)練、擬合，從而建立多個(gè)所述視頻時(shí)空體模型，并對(duì)多個(gè)所述視頻時(shí)空體模型分別提取多個(gè)模型特征；

S2選取目標(biāo)視頻時(shí)空體中的一幀圖像，通過(guò)馬爾可夫蒙特卡羅粒子濾波器對(duì)所述一幀圖像進(jìn)行雙向粒子濾波，得到一組解，將得到的所述一組解分別與每個(gè)視頻時(shí)空體模型的所述模型特征進(jìn)行模型匹配，根據(jù)模型匹配的最優(yōu)解進(jìn)行所述目標(biāo)視頻時(shí)空體的運(yùn)動(dòng)類型的預(yù)測(cè)；

S3將預(yù)測(cè)的運(yùn)動(dòng)類型反饋到所述目標(biāo)視頻時(shí)空體的進(jìn)行粒子濾波的圖像的相鄰幀圖像對(duì)其運(yùn)動(dòng)類型進(jìn)行更新，然后返回步驟S2，以此循環(huán)直到對(duì)目標(biāo)視頻時(shí)空體的全部圖像完成粒子濾波為止。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方法，在步驟S1中，多個(gè)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)為多種運(yùn)動(dòng)的關(guān)節(jié)位置世界坐標(biāo)數(shù)據(jù)，利用最小距離模型法進(jìn)行訓(xùn)練，然后用自回模型進(jìn)行擬合成曲線，從而建立多個(gè)所述視頻時(shí)空體模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方法，在步驟S2中，在對(duì)所述目標(biāo)視頻時(shí)空體中進(jìn)行雙向粒子濾波之前，通過(guò)所述馬爾可夫蒙特卡羅粒子濾波器將所述目標(biāo)視頻時(shí)空體的圖像初始化，得到每幀圖像的粒子及其權(quán)重。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方法，在步驟S2中，選取目標(biāo)視頻時(shí)空體中的一幀圖像之后，對(duì)所述一幀圖像的相鄰圖像進(jìn)行固定。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方法，在步驟S2中，維護(hù)每幀圖像的粒子和相鄰幀圖像之間粒子的連接關(guān)系。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤方法，在步驟S3中，所述相鄰幀為上一幀或下一幀，在對(duì)一個(gè)目標(biāo)視頻時(shí)空體的全部圖像的粒子濾波過(guò)程中，反饋的相鄰幀圖像均為上一幀或均為下一幀。