济南大学研究生课程考核.doc

济南大学研究生课程考核.DOC济南大学研究生课程考核
课程编号: SS063013 课程名称: 机器视觉学时 32 学分 2
考生学号: 2013210209 考生姓名: 梁丽伟专业计算机科学与技术成绩
1、考核形式:论文
2、考核具体要求:
针对所学机器视觉的感兴趣的内容或课题相关的内容,选择一个问题,探讨一下个人的思路,并提交最终的报告。包括引言、解决问题的主要算法、讨论及参考文献。
分析问题求解的具体算法思想和设计思路,要求如下:
在引言中需要探讨问题的理论意义或实用价值;
对问题的主流算法进行详细的阐述与分析;
讨论其存在的问题,尽量给出自己可能的解决方案;
要求报告按照正式科研论文的格式进行撰写。
任课教师:韩延彬
2014 年07月 03 日
粒子滤波跟踪算法研究
杨学文
摘要:三维手势跟踪是基于手势交互中的一个基础性研究课题,要实时、高精度地实现三维手势跟踪是一个具有挑战性的热点问题。本文提出的跟踪算法是建立在基于认知实验的人手状态预测模型和基于局部分析预测模型的基础上进行的,将这两个模型信息分别与现实世界的人手信息(即当前帧图像的信息)进行相似度匹配,根据匹配度对两个模型信息加权融合,这样每帧都会用不同的权值来调节这两个模型的组合,来约束和指导粒子滤波过程中的人手运动预测模型,避免了预测模型的盲目性,从而获得更精确的人手跟踪信息。
关键词:人手三维跟踪;状态预测模型;粒子滤波
Particle filter tracking algorithm research
Yang xuewen
Abstract: Three-dimensional hand tracking is important for gesture interaction to achieve high-precision 3D hand tracking in real-time. The tracking algorithm is proposed in this paper based on the state prediction model, which is established based on cognitive experiment and the local analysis. The two models respectively match with the hand information in real world (. the image information of the current frame). We integrate the two models using weighting fusion according to the match degree, which adjust bination of the two models each frame by different weights, in order to restrain and guide prediction model of hand motion in the particle filter process and avoid the blindness of the prediction model, so as to o