基于改进逆向运动学的人体运动跟踪

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随着人们对智能系统需求逐年增高,基于视觉的运动研究引起计算机视觉领域工作者更多的关注。这使它成为模式识别、行为学、行为处理分析与处理等学科的研究热门。现存算法存在需要标记、相机标定等各种约束条件,不能满足人们对人体运行跟踪的需求。论述了一种结合改进逆向运动学和图像模板匹配算法的人体运动位置的跟踪方法。该算法以改进逆向运动学为框架,首先依据逆向运动学知识与正向运动学知识计算出的关节点的粗略位置,对外观模型的各个模块进行模板匹配,接着确定关节点的最优位置,然后确定关节点的三维坐标值,最后重构得到三维动作
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