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时间:2018-12-04
《基于Camshift和Kalman滤波混合视频手势跟踪算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、计算机应用研究JournalofApplicationResearchofComputers基于Camshift和Kalman滤波混合的视频手势跟踪算法*罗元,李玲,张百胜,杨红梅(重庆邮电大学智能系统及机器人研究所,重庆400065)摘要:本文提出了一种基于Camshift和Kalman滤波混合的跟踪算法,实现了对视频图像中动态手势的跟踪。在跟踪过程中,Camshift利用手势的颜色直方图模型,将图像序列通过一个肤色概率查找表转换为肤色概率分布图,结合运动信息和肤色概率分布,初始化一个搜索窗的大小和位置,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而定位出当
2、前图像中手势的中心位置。在Camshift算法基础上利用Kalman滤波对搜索窗口进行运动预测。实验表明,该算法快速准确可靠,并且较好地处理了跟踪过程中大面积肤色干扰问题,对复杂场景的检测与跟踪也取得了较好的效果。同时,该算法还适用于其它具有特定颜色目标的跟踪。关键词:连续自适应数学期望移动;卡尔曼滤波;手势跟踪;颜色概率分布;搜索窗中图分类号:TP391.4文献标志码:AVideoHandTrackingAlgorithmBasedonHybridCamshiftandKalmanFilterLUOYuan,LILing,ZHANGBai-sheng,YANGHong-
3、mei(ResearchCenterofIntelligentSystemandRobotics,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)Abstract:ThispaperpresentsatrackingalgorithmbasedonhybridCamshiftandKalmanwhichimplementsdynamichandtrackinginthevideo.Intheprocessofobjecttracking,foreachvideoframe,byus
4、ingtheobjecthistogrammodel,Camshiftconvertstherawimagetoafleshcolorprobabilitydistributionimageviaafleshcolorprobabilitytable.Consideringthehandmotionandfleshcolorprobabilitydistribution,thesizeandlocationofasearchwindowareinitialized.Computedinformationisusedpreviouslytoadjustcurrentsear
5、chwindow’ssizeandlocation,thenthelocationofthehandarefound.MotionpredictionofthesearchwindowusingKalmanfilterisdevised.Experimentalresultsshowthatthisalgorithmisfast,accurate,androbust.Itcannotonlydealwiththeskincolorinterferenceproblems,butalsodealwellwiththetrackofcomplexbackground.Andm
6、ore,ittracksobjectswithspecialcolor.Keywords:Camshift;Kalmanfilter;handtracking;colorprobabilitydistribution;searchwindow计算机应用研究JournalofApplicationResearchofComputers收稿日期:2008-05-19;修返日期:2008-06-23基金项目:教育部科研项目:基于单目视觉的移动机器人学习导航系统(Z2005-2-63003)作者简介:罗元(1972-),女,湖北宜昌人,博士,教授,主要研究方向为信号与信息处理,信
7、息光学,数字图像处理等(Email:meluoyuan@gmail.com);李玲(1982-),女,河北衡水人,硕士研究生,主要研究方向为人体运动的检测和跟踪(Email:liling200510@yahoo.com.cn).计算机应用研究JournalofApplicationResearchofComputers0前言由于手势具有自然、直观和易于学习的特点,手势识别和跟踪成为人机交互和计算机视觉领域及数字图像处理领域一个迅速发展的重要方向。手势跟踪的方法很多,主要有基于肤色信息的方法、基于运动信息的方法、基于运动模型的方
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