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摘要
人体运动跟踪是计算机视觉和人工智能领域一个重要的研究课题,在视频监控、交互动画及三维模拟、运动捕捉和高级人机交互等领域具有广泛而重要的应用。然而,由于人体自身形体姿态的变化、衣物可变性和光照混杂等因素的影响,外观变化非常大,导致准确的姿势跟踪成为一个非常困难的问题。为了提高人体跟踪的准确性,本论文由图像的几何流特性出发,提出了基于第二代条带波变换的人体跟踪图像表示方法,并将其应用于机器学习方法的视频人体运动跟踪。 在第二代条带波变换的基础上,本论文就寻找低维高效图像描述子,提高图像特征的表征性以及提高人体运动跟踪的鲁棒性等方面做了大量工作,主要涉及基于机器学习的人体跟踪方法、回归方法、全...
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