基于神经网络与卡尔曼滤波的手部实时追踪方法.pdf

"基于神经网络与卡尔曼滤波的手部实时追踪方法" 本文提出了一种基于神经网络与卡尔曼滤波的手部实时追踪方法，以解决传统的手部跟踪算法存在的实时性差、识别精度低、易受环境影响等问题。该方法首先通过神经网络对视频中出现的检测目标进行定位，接着用卡尔曼滤波对目标运动进行估计，将估计的结果与下一帧图像中检测到的目标进行比对；然后对检测到的目标进行跟踪，将手部运动的轨迹实时显示。 神经网络在该方法中的应用是为了对视频中的检测目标进行定位，利用神经网络的强大学习能力来识别和定位手部目标。神经网络可以自动学习和优化，提高手部目标的检测准确性和实时性。 卡尔曼滤波是该方法中的另一个关键组件，用于对目标运动进行估计。卡尔曼滤波是一种非常有效的滤波算法，可以实时对目标运动进行估计和跟踪。卡尔曼滤波可以有效地减少环境干扰和噪音的影响，提高手部跟踪的稳定性和鲁棒性。 该方法的实验结果表明，它可以实时对多个手部目标进行跟踪，并在手部运动过程中出现交叉和形变的情况下还能保持跟踪。实验结果还表明，该方法的平均处理帧数为21.212f/s，追踪正确率为94.88%，基本满足手部跟踪的稳定可靠、高实时性、高鲁棒性等要求。 本文的主要贡献在于提出了一种新的手部实时追踪方法，结合神经网络和卡尔曼滤波技术，解决了传统的手部跟踪算法存在的实时性差、识别精度低、易受环境影响等问题。该方法可以广泛应用于手部跟踪、机器人视觉、人机交互等领域。 知识点： 1. 神经网络在手部跟踪中的应用：神经网络可以应用于手部跟踪中来提高手部目标的检测准确性和实时性。 2. 卡尔曼滤波在手部跟踪中的应用：卡尔曼滤波可以应用于手部跟踪中来对目标运动进行估计和跟踪，提高手部跟踪的稳定性和鲁棒性。 3. 基于神经网络和卡尔曼滤波的手部实时追踪方法：该方法可以实时对多个手部目标进行跟踪，并在手部运动过程中出现交叉和形变的情况下还能保持跟踪。 4. 手部跟踪算法的优化：该方法可以优化手部跟踪算法，提高手部跟踪的稳定可靠、高实时性、高鲁棒性等要求。