Improved hand tracking algorithm in video sequences for intelligent rehabilitation

Intelligent rehabilitation system is an active research topic.It is motivated by the increased number of limb disabled patients.Human motion tracking is the key technology of intelligent rehabilitation system,because the movement of limb disabled patients needs to be localized and learned so that any undesired motion behavior can be corrected in order to reach an expectation.This paper introduces a real-time tracking system of human hand motion,specifically intent to be used for home rehabilitation.Vision s...     

基于Camshift和Kalman滤波的仿人机器人手势跟踪

对仿人机器人MIR-1的双目视觉系统实现实时手势跟踪.通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的肤色概率分布图像,基于Camshift算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用Kalman滤波预测手心位置,有效地解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡等问题.在仿人机器人MIR-1上完成的手势跟踪实验,验证了此方法的实用性和有效性.     

基于Kalman滤波器与肤色模型的手势跟踪方法

有效和鲁棒的手势跟踪是动态手势识别的前提,针对手势及其运动的特点,提出了结合Kalman滤波器和肤色模型的手势运动目标跟踪方法.首先通过背景差法和YCb’Cr’空间上的椭圆肤色模型检测出手部运动目标,通过目标区域的空间结构参数来设置Kalman滤波器的各项运动参数,然后计算空间结构特征的跟踪匹配函数对目标预测位置进行修正,获得运动手势目标区域及其运动轨迹.实验结果表明,所提方法能有效地跟踪手势,并能较好地适应手势在运动过程中的手形变化、轨迹转弯等情况,检测准确,鲁棒性高.     

基于核相关滤波的飞行员手势跟踪研究

结合飞行员操作过程中手部的运动特点,针对核相关滤波器跟踪算法在目标尺度变化和快速移动时存在的问题,提出了一种结合了手势检测与核相关滤波跟踪算法的飞行员手势跟踪方法。首先,将肤色分割与背景减除进行有效的融合,对静态手势进行快速检测。然后,使用KCF算法对定位的手势区域进行跟踪以获取手势实时位置和轨迹。跟踪过程中比较手势检测与手势识别所得到的手部信息,当出现偏差时对搜索框进行更新。从而实现有效的手势检测与跟踪。实验结果表明,该方法可以实现对飞行员变形手势快速、准确的实时跟踪,对部分遮挡和尺度变化有很好的适应性,能够满足后期飞行员手部行为分析的要求。     

基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

A Real-time Face/Hand Tracking Method for Chinese Sign Language Recognition

This paper introduces a new Chinese Sign Language recognition (CSLR) system and a method of real-time tracking face and hand applied in the system. In the method, an improved agent algorithm is used to extract the region of face and hand and track them. Kalman filter is introduced to forecast the position and rectangle of search, and self-adapting of target color is designed to counteract the effect of illumination.     

人体运动目标检测与跟踪系统设计及算法仿真实现

在人体运动目标检测部分,根据室内监控的特点,提出了先采用统计平均法获取室内背景,然后选用背景减除法对运动目标进行检测,接着利用改进的区域增长法对属于同一目标的像素区域进行合并,判断并提取人体目标。在人体跟踪部分,使用卡尔曼滤波器预测目标参数,再根据预测参数跟踪人体目标,得到行人的运动轨迹。利用Matlab/Simulink对整个系统进行建模仿真,并不断修正算法的参数。通过室内实际采集的几个视频序列进行试验,该算法能够正确地检测并且跟踪运动的人体。     

无人机视角下的特征匹配引导粒子滤波跟踪算法

粒子滤波(particle filter, PF)算法被广泛应用于视觉目标的跟踪,然而,在无人机视角下,摄像机与画面中的目标同时运动,导致了PF对目标运动状态的预测失效.针对此问题,提出一种面向无人机视角下的改进的粒子滤波跟踪算法——特征匹配引导的粒子滤波跟踪算法.首先,利用相邻两帧图像中目标物体尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征匹配的结果作为初次定位;然后,利用空间加权的HOG特征与PF相结合获取二次定位结果;最后,利用chamfer distance修正跟踪结果的SIFT特征点作为下一帧特征匹配的模板,从而循环产生准确的视频跟踪结果.比较试验表明,该算法有效地改善了传统PF跟踪算法在无人机视角下运动状态预测方程失效的问题,能够较准确地对运动目标进行跟踪.     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制技术

针对下肢运动功能障碍患者术后康复训练辅助设备的跟随控制问题,本研究提出一种基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制方法。根据康复机器人的结构特性和功能要求,建立机器人运动数据信息采集系统和下肢康复机器人的运动学模型;构建机器人平台上的人体姿态行为信息采集传感器系统,通过分析位移传感器所采集的数据,得到表征人体姿态行为变化的相关信息,经上位机计算生成康复机器人的期望跟随速度;同时,基于模糊PID控制算法设计了跟随控制器。通过仿真和实验验证该控制算法能够有效减小机器人实时跟踪使用者运动过程中的误差,实现康复机器人对人体运动姿态良好的跟随效果。     

融合运动状态信息的高速相关滤波跟踪算法

为解决相关滤波(Discriminative Correlation Filter,DCF)算法在快速运动、遮挡、尺度变化等复杂情景下的跟踪失败问题,提出一种融合运动状态信息的高速相关滤波目标跟踪算法.在传统DCF算法基础上做出以下改进:(1)在跟踪框架中融入卡尔曼(Kalman)滤波器,利用目标运动状态信息对预测运动轨迹进行修正,以解决目标复杂运动时易跟丢问题,提高跟踪精度;(2)训练一个独立的尺度相关滤波器进行目标尺度预测,并利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征降维处理,提高跟踪速度;(3)提出一种高置信度更新策略判断是否对位置滤波器进行模板更新,以及是否采用Kalman滤波器预测位置作为目标位置.最后在OTB-100数据集上进行算法测试,提出算法平均精度与成功率分别达到74.8%与69.8%,平均帧率为84.37帧/s.相较其他几种主流算法,本文算法有效提高跟踪性能,并保证了跟踪速度,满足实时性要求,在遮挡、背景模糊、运动模糊等复杂情况下能够保持良好的跟踪效果.     

EKF算法在机动模型中的应用研究

针对大多数情况下,对目标机动的先验知识了解很少,且目标在机动过程中受人为作用力的影响,很难用数学公式准确描述,只能在各种假设条件下用近似方法描述该问题,因此假设了一种机动目标模型:初始匀速直线阶段、匀速圆周运动阶段、返回匀速直线阶段,在此过程中线速度大小口保持不变.利用扩展卡尔曼(extended kal-man filter,EKF)滤波算法进行定位跟踪,仿真结果表明,该假设模型既符合机动实际,又便于数学处理,并且滤波算法过程稳定,具有较快的收敛速度和较高的定位精度,提高了机动目标跟踪的精度和系统的实时性.     

9轴MEMS-IMU实时姿态估算算法

随着对微机电系统-惯性测量单元(micro-electro-mechanical system-inertial measurement unit, MEMS-IMU)在室内定位、动态追踪等应用领域中的需求日益迫切, 使得具有高精度、低成本和实时性的MEMS-IMU模块设计成为研究热点. 针对MEMS-IMU的核心技术--姿态估算进行研究, 设计了一种基于四元数的9轴MEMS-IMU实时姿态估算算法. 该算法运用分解四元数算法处理加速度和磁感应强度数据, 计算出静态四元数; 通过角速度与四元数的微分关系估算动态四元数; 运用卡尔曼滤波融合动、静态四元数, 进而实现实时姿态估算. 针对分解四元数算法中存在的奇异值问题, 提出了转轴补偿方法对其修正, 以实现全姿态估算; 考虑动态情况下的非线性加速度分量对姿态估算精度的影响, 设计了R自适应卡尔曼滤波器, 以进一步提高姿态估算算法的精度. 验证结果表明, R自适应卡尔曼滤波器能够有效抑制加速度噪声, 提高姿态估算精度; 同时, 转轴补偿-分解四元数算法能够准确估算奇异值点的姿态信息, 并且计算时间仅为原“借角”补偿方法的50%左右, 有效提高了整体算法的实时性.     

基于无迹卡尔曼滤波的无人机跟踪算法

基于四基站对无人机位置的定位数据,利用无迹卡尔曼滤波算法对定位数据进行最优估计,并预测无人机的运行轨迹,从而实现对无人机的实时跟踪.对经典的线性卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法进行仿真对比,结果表明,线性卡尔曼滤波算法虽然能跟踪预测轨迹,但有较大的误差,而使用无迹卡尔曼滤波算法能有效地减小误差,使跟踪预测的轨迹更加精确.     

一种新的干涉测角数据处理算法

提出了一种新的干涉测角数据处理算法.该算法对相位干涉仪测角中因相位解模糊出错产生的错误角度值进行野值剔除,之后引入一种新的2阶修正卡尔曼滤波器对野值剔除后的角度进行平滑滤波,保证在稳定跟踪角度的同时精确地估计出角速度.实验结果表明,该算法对静态、匀速和匀加速3种角运动规律均具有较高的跟踪精度,同时对一般角加速运动也具有较好的跟踪能力.     

基于平方根UKF的水下纯方位目标跟踪

为了避免被动跟踪中非线性性带来的计算复杂化及跟踪精度的下降,该文将平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法应用到水下仅测角目标跟踪.利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,解决了标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法中由于计算误差和噪声等因素有可能引起误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度和可靠性.仿真结果表明,SR-UKF非线性滤波算法应用于水下仅测角目标跟踪系统是有效的,而且滤波精度、稳定性和收敛时间明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF)和标准UKF算法.     

自适应Kalman滤波器在红外夜视跟踪系统中的研究

针对红外夜视系统背景较复杂,直角坐标系下的卡尔曼滤波容易发散,且影响滤波精度的特点,在分析自适应卡尔曼滤波算法优缺点的基础上,提出了一种针对红外夜视系统目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法,此算法利用投影分析法获得目标位置坐标.还对虚拟噪声进行估计,补偿系统的线性误差,消减系统观测误差,并对算法进行了仿真.仿真结果表明,该算...     

基于颜色的粒子滤波非刚性目标实时跟踪算法

非刚性目标的跟踪与分析在计算机视觉领域引起了很多学者的关注.基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置.提出一种改进粒子滤波算法并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪问题中.仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求.     

基于肤色的人脸实时跟踪方法

提出用于电视电话会议,远程教学,监视与监控等场合的人脸实时跟踪方法,以人脸肤色模型为基础,结合目标形状特征识别方法,并用扩展卡尔曼滤波估计目标运动轨迹,实现基于肤色的人实时跟踪鲁棒方法。     

粒子群优化平方根强跟踪CKF及应用

提出一种粒子群优化平方根强跟踪容积卡尔曼滤波算法,并将其用于水下应答器辅助航位推算组合导航系统. 以强跟踪滤波器为理论框架,结合容积卡尔曼滤波器,设计了平方根强跟踪容积卡尔曼滤波器. 提出一种改进的粒子群算法,将粒子两两为一对分成若干对,每进化一次后,比较两个粒子的代价函数值,代价函数值较优的粒子,搜索方向侧重于群体历史经验,代价函数较差的粒子,搜索方向侧重于自身历史经验. 将改进的粒子群算法用于求取强跟踪滤波器的渐消因子. 仿真结果表明在系统模型不准确的情况下所提算法依然能够有效跟踪状态变化,比传统的容积卡尔曼滤波器具有更高的滤波精度和稳定性.