【摘 要】
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基于人体模型的跟踪方法易于实现视频的运动人体跟踪，而且利用较少的视频帧数即可学习获得人体模型。本文针对给出的视频提出了学习人体模型的学习算法。利用片图模型表示未经
【基金项目】
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Foundation item：Supported by the National Natural Science Foundation of China （Grant No. 50275040）
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基于人体模型的跟踪方法易于实现视频的运动人体跟踪，而且利用较少的视频帧数即可学习获得人体模型。本文针对给出的视频提出了学习人体模型的学习算法。利用片图模型表示未经学习的人体，改进的隐马尔可夫模型（HMM）模拟人体在视频序列各帧间的运动，并使用机器学习方法对该改进的HMM进行推理，获取改进HMM的参数，从而获得所需的人体模型。学习得到的人体模型由包含颜色信息的各人体肢体模板组成。实验显示只用80～90帧包含有人体运动的序列图像，便可学习得到该运动人体的人体模型。结果表明，该学习框架效果明显，可用于快速学习视
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