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针对传统粒子滤波算法导致的更多粒子的估算后概率分布问题,提出了一种基于Kalman滤波的改进粒子滤波算法,使得采样粒子大多集中在高概率分布区域,提高了运算效率;同时,针对在对人体上肢运动被大面积同色干扰或遭遇长时间遮挡的情况下,提出了一种聚类结果方法,从而实现了对人体上肢的跟踪。
基于颜色模型的KP滤波跟踪算法在人体上肢运动中的应用研究
【摘 要】
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针对传统粒子滤波算法导致的更多粒子的估算后概率分布问题,提出了一种基于Kalman滤波的改进粒子滤波算法,使得采样粒子大多集中在高概率分布区域,提高了运算效率;同时,针对在对人体上肢运动被大面积同色干扰或遭遇长时间遮挡的情况下,提出了一种聚类结果方法,从而实现了对人体上肢的跟踪。
【机 构】
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商洛学院
【出 处】
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新技术新工艺
【发表日期】
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2015年03期
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