人的运动视觉跟踪与姿态分析稳健算法研究

项目名称： 人的运动视觉跟踪与姿态分析稳健算法研究

项目编号： No.60975024

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 王向阳

作者单位： 上海大学

项目金额： 32万元

中文摘要： 人的视觉运动跟踪与姿态分析在如自动视频监控、智能人机交互等方面有重要的研究意义。由于现实环境中存在的复杂变化场景以及人的姿态空间的高维和非线性等问题，使得设计稳健的跟踪与识别算法变得困难。本项目研究基于粒子滤波的跟踪算法和基于子空间方法的人的运动跟踪与姿态估计，同时研究对子空间的实时、增量更新算法。针对视频中人的运动跟踪研究中的技术难点，提出有效解决方案:(1)在粒子群优化中引入采样方差项和退火因子,提出退火粒子群优化粒子滤波算法（APSOPF）。新算法能够使跟踪误差最小。（2）提出基于对高斯过程隐变量模型(GPLVM)和高斯过程动态模型(GPDM) 的子空间增量更新的人的运动跟踪算法。使得在出现新的复杂场景变化情况下能够获得稳健的跟踪效果。(3)用随机元下降 (SMD)方法优化GPLVM的子空间学习，提出SMD-GPLVM模型。使得能以最小代价、获得最优GPLVM子空间模型。

中文关键词： 人的姿态估计与运动跟踪；粒子群优化与退火粒子滤波；高斯过程隐变量模型；低秩与稀疏矩阵恢复；稳健主成分分析

英文摘要：

英文关键词： 3D Human Pose Tracking；Annealed Particle Filter；Hierarchical GPLVM；Low-rank and Sparse；Robust PCA