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基于粒子群优化的退火粒子滤波器用于关节三维人体运动跟踪
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：由于高维参数空间和较差的图像观察，三维铰接式人体运动跟踪具有挑战性。 当使用粒子群优化（PSO）进行人体运动跟踪时，由于不可靠的图像可能性，粒子可能会被误导并且无法找到最合理的姿势空间。 本文提出了一种新的基于PSO的人体运动跟踪算法，即基于PSO的退火粒子滤波器（APSOPF）。 采样协方差和退火因子被合并到PSO的速度更新方程中。 它们会在PSO迭代开始时以适当的值进行初始化，并以合理的步骤降低（退火）。 通过采样协方差，将运动先验引入到APSOPF中，将粒子约束到姿势空间的最可能区域，并减少无效粒子的生成。 通过在更新原理中采用递减系数，局部和全局最佳粒子对粒子的主导作用会随着代数的增加而降低，从而使粒子在收敛之前保留其自身的发散性和自我探索能力。 因此，在某种程度上可以减轻可靠性不足的图像可能性的问题。 我们将具有挑战性的HumanEvaI数据集上的APSOPF与退火粒子过滤器和标准粒子过滤器进行定量比较。 实验结果表明，该算法在跟踪现实世界中的3-D人体运动时，估计误差较小。
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