基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法

孙一奇; 吴爱国; 董娜; 邵一哲

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基于粒子滤波与改进GVF Snake的人手跟踪算法

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为实现在复杂背景下对人手进行准确、快速的位置跟踪与轮廓跟踪,并针对粒子滤波无法获取人手目标的准确信息与人手深凹区域获取难的问题,提出一种基于肤色自适应梯度矢量流主动轮廓(Gradient Vector Flow Snake,GVF Snake)模型的粒子滤波算法实现人手跟踪.该算法首先对粒子滤波得到的人手区域进行肤色灰度增强,弱化背景梯度信息,然后对该区域利用引入自适应梯度矢量流场和肤色自适应外部引导力的GVF Snake模型,获取人手的真实轮廓以及准确的系统观测和系统状态,减少了粒子退化的可能,完成了更加准确的位置跟踪.实验表明:在复杂、运动背景甚至大范围遮挡的情况下,该改进算法获得了更加准确的人手轮廓,同时对人手跟踪的实时性提升了13%,均方根误差降低了48%.

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来源
《上海交通大学学报》 |2018年第7期|801-807|共7页
作者
孙一奇; 吴爱国; 董娜; 邵一哲;
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作者单位

天津大学电气自动化与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
人手跟踪; 人手轮廓; 梯度矢量流主动轮廓模型; 自适应; 粒子滤波;

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