基于Mean Shift和人工鱼群智能优化的人体多关节特征跟踪方法
- 专利权人:
- 哈尔滨工程大学
- 发明人:
- 李金,于虹,丛望,梁洪,唐广,郭卓维,徐俊红,周璐璐
- 申请号：
- CN200710144696.5
- 公开号：
- CN101162525A
- 申请日:
- 2007.11.29
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2008
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供的是一种基于Mean Shift和人工鱼群智能优化的人体多关节特征跟踪方法。首先基于目标模型的颜色分布特征，根据前一帧图像的信息利用人工鱼群智能优化算法得到被跟踪人体多关节特征目标在当前帧的优化位置，然后根据目标模型的颜色分布特征运用Mean Shift迭代算法在其优化位置的领域内进行目标搜索，其中与目标模型颜色分布最相似的候选目标即为被跟踪目标。本发明对传统Mean Shift进行了改进，引入人工鱼群智能优化候选目标区域，实现了对人体多关节特征目标的准确跟踪。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
