无动态粒子滤波跟踪

摘要

人的跟踪是计算机视觉中的一个有趣的话题。它在工业领域有应用，如监视或人机交互。粒子滤波是一种常用的人跟踪算法;当目标的运动模型不佳或有意外的运动时，就会出现具有挑战性的情况。本文提出了一种解决人跟踪问题的方法。该算法基于粒子滤波器，但不是使用动态模型，而是使用背景减法来预测粒子的未来位置。该算法能够以低帧率(每秒一或两帧)跟踪全向序列中的人。我们的方法可以处理意想不到的不连续和运动方向的变化。这篇论文的主要目标是跟踪实验室里的人，但它在监控方面也有应用，主要是在受控环境中。

应用仿生学和生物力学

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