移动拍摄下基于MCMC粒子滤波器的人体运动跟踪算法研究

目前，基于视频图像序列的目标跟踪已经成为计算机视觉领域的热点问题，尤其是对人体运动的研究在理论和实际应用中都有着非常重要的意义。但是目前大多数的应用条件仅局限于单目静止摄像机，这使得许多实际应用受到了限制。本研究针对在单目移动摄像机拍摄下对人体运动目标进行跟踪。首先，计算相邻视角变换矩阵对摄像机的运动进行补偿,提出了一种基于统计特性的特征点检测算法并改进了变换矩阵的计算方法，提高计算的精度和效率；其次，采用联合粒子滤波器（JPF）技术解决跟踪中存在的遮挡问题，并结合基于马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法优化粒子采样过程，提高计算效率；最后，通过还原场景给出目标人体运动的时空轨迹，作为更高层次运动语义理解的基础。本研究成果在机器人视觉导航与定位，军事，虚拟现实，安全监控，运动员数据采集及体育电视转播都有着重要的应用前景！