[发明专利]一种基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1)将人体目标状态分解成25个关键点的位置状态，建立各关键点运动的模型，并确定渐进卡尔曼滤波器参数；

步骤2)根据上一时刻的人体目标关键点位置估计，分别预测下一时刻人体目标关键点位置；

步骤3)读取深度图像传感器的信息，利用随机森林方法识别并计算人体目标关键点位置，读取人体目标关键点位置信息；

步骤4)根据读取到的人体目标关键点位置信息，分别对预测的人体目标关键点位置进行渐进量测更新；

步骤5)判断步骤4)渐进量测更新是否满足稳定性要求，若满足稳定性要求，则重复步骤4)；否则，跳出渐进量测更新；

重复执行步骤2)-步骤5)，完成人体目标的鲁棒实时跟踪。

2.如权利要求1所述的基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤1)中，所述的关键点为人体头、颈、肩、肘、腕、手、臀、膝、踝和脚关节点。

3.如权利要求1或2所述的基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于：所述的关键点位置为关键点在直角坐标系下x、y和z轴的坐标。

4.如权利要求1或2所述的基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤1)中，所述的滤波器参数，包括各关键点的初始状态及其协方差、过程噪声协方差和量测噪声协方差。

5.如权利要求1或2所述的基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤2)中，所述的预测包括关键点位置及其协方差的预测。

6.如权利要求1或2所述的基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤4)中，所述的渐进量测更新，即将量测噪声协方差人为地放大N倍的基础上，计算卡尔曼滤波增益。

7.如权利要求1或2所述的基于渐进卡尔曼滤波的人体目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤5)中，所述的稳定性条件为其中，j＝1,...,25为人体关键点的序号，k＝1,2,...为离散时间，z_j,k为读取到的关键点j在k时刻的位置，i＝1,...,N为渐进量测更新的编号，N为渐进量测更新的最大次数，为关键点j在k时刻的位置预测值。