運動人體檢測及遮擋處理.pdf

1、動態(tài)目標的檢測與跟蹤是現(xiàn)行視覺處理領域中的一個熱點和難點。體育運動視頻檢測跟蹤與運動分析是動態(tài)目標跟蹤的一個重要分支，通過對運動員進行跟蹤，進一步的對被跟蹤到的運動員進行運動姿態(tài)以及運動參數(shù)的分析，可以給運動員的訓練提供科學合理的參考，有助于運動員的訓練以及比賽成績的提高，具有廣泛的應用前景。但是由于現(xiàn)實環(huán)境的復雜性，如光照變化、背景局部變化、目標被遮擋等問題，使得目標檢測與跟蹤是一個很有挑戰(zhàn)性的課題。 本文提出了一種基于Mea

2、n Shift的綜合算法，將背景加權直方圖、Kalman濾波預測以及目標模板的實時更新運用到Mean Shift的運算過程中，成功的解決了Mean Shift算法在復雜背景下跟蹤效果差，實時性差，易受環(huán)境光照變化影響等問題，該綜合算法在遮擋、背景混亂、光照變化以及目標尺寸變化等情況下，實時的對體育視頻進行了跟蹤，并且跟蹤效果良好。 首先，根據(jù)背景加權直方圖選擇跟蹤目標與背景圖像的差別最顯著的部分作為跟蹤特征，以減少背景信息對跟蹤