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提出了一种改进的Lucas-Kanade光流算法,将这种算法应用于步态识别中,并引入了高阶梯度的光流场约束方程,计算出其Hessian矩阵.将Hessian矩阵条件数的倒数作为Lucas-Kanade光流法的加权阵,可有效地消除局部邻域中不可靠约束点,并大大提高基本约束方程解的稳定性.实验结果表明,此方法能精确地描述出运动人体的光流场.