基于图像特征分析的人体正面运动跟踪研究 (2005年)

针对由于人体模型自由度（DOF）大，标准粒子滤波中采样粒子数较大的问题，提出了一种单目图像序列下基于图像特征分析的粒子滤波运动跟踪方法。该方法检测了人脸区域，从人脸区域构建皮肤模型，用皮肤模型来检测人的手掌部位，细化人体分割区域获得人体初始骨架，利用反向传播神经网络来获得关键部位关节点的位置。采用获得的关节点位置信息，更新表征人体位置的部分状态参数来减少在粒子滤波中不确定的状态参数的数目。实验结果显示，与标准粒子滤波相比，该方法可以减少计算量和增强跟踪鲁棒性。