基于卡尔曼滤波的运动人体跟踪算法研究
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Ｐ（ 一 （ Ｋ ） ） １ 卜一 Ｈ Ｐ（ １ ） （ ２ １）
水平方 位角度 为 ， 垂直 高低角度 为 ， 台控制 的 目的是 转
通 过调整 目标 的 图像 质心始 终处 于屏 幕 中心 的约 束 区域
内。
３２ 算 法 实 现 ．
在对 人体运动 目标 跟踪过 程 中， 由于 目标 物体单 位时 间间隔内在 图像 中的运动可 以看做匀速运动 ， 以， 所 本文用
基金项 目： 军队预研计划项 目资助 。 作者简介 ： ， ， 乔坤 男 硕士研究生 ， 研究方向 ： 机械 ｃ Ｄ及仿真技术 。郭朝勇 ， 硕士 ， ， Ａ 男， 教授 研究方向： 机械 ｃ Ｄ及仿真技术 。史进 伟， Ａ
男， 硕士研究生 ， 研究方 向： 机械 Ｃ Ｄ及仿真技术 。 Ａ
４ ）在 ｔ 时刻 ， 增益系数 矩阵方程 为
Ｋ —Ｐ Ｈ Ｈ ｋ ） 、 ｋ ＾ （ Ｐ（ｋ１ ＋Ｒ ） ｌ Ｈ２ ５ ）在 时 刻 ， 状态 向量 更 新 方 程 为
ｚ（＾ 一ｚ（Ｉ ） Ｋ Ｚ — Ｈｋ ”） ＾） Ｉ ＾一１＋ （ｋ （Ｉ ＾ （ １ １）
： 三 一Ｘ
３ ）在 ｔ时 刻 ， 方 差 预测 方 程 为 协
Ｐ（ 一） （＾１ ｌ一） 一） Ｑ １一声 ｆ ） ｆ ＾ Ｐ（ ｉ １ ｆ １＋ 声 （） ９
…
…
．
一
日
ｍ 坐 。质的置 ａ 标 目 心位 ｘ 菱 标
￣
Ｘｍａ ｘ
‘ “ Ｉ
摘
要
提 出一种基于卡尔曼滤波 的运动 目标快速跟踪算法 。利用卡尔曼滤波器的预测功能 ， 预测运 动人体 目标在下一帧 中的位置 ，
在 Ｍａ ａ 仿真环境 下实现该跟踪算法 ， ｔｂ ｌ 实验结果表明 ： 该算法对人体 目标的运动趋势能够做 出正确 的预测 估计 ， 跟踪效果和性能较 为稳 定
定 的位置 （ 即消除偏 差 的过程 ） 。然 后 由 于跟踪 目标 的运
法 ［ 等 。虽然 光流 法 可 以 比较准 确 分割 出 目标 轮 廓位 ３ ］ 置， 可计算量较大 ， 能满足实 时陛要求 。 不 摄像机 随遥控武器站转动而运动属于复 杂背景下人体
运 动 目标识别与跟踪 的问题 。要实现对遥控武 器站转动 的
一一一．．一 ： ： ’ ＝ ：：： ：
跟踪算法 。通过预测人 体 目标 在下 一帧 中的位置 ， 全局 将 搜 索问题转化为局部 搜索 ， 高算法 的实 时性 ； 提 同时 ， 利用
Ｌ——百雨
面
图 １ 人体 目标 自动跟踪系统原理框图
＊ 收 稿 日期 ：０ １ ７月 １ ２１ 年 ７日 ， 回 日期 ：０ １年 ８月 ２ 修 ２１ １日
ＱＩ ＡＯ ｎ ＧＵＯ ｈ ｏ ｏ ｇ Ｓ ｉｗｅ Ｋｕ Ｃ ａ ｙ ｎ ＨＩ ｎ ｉ Ｊ
（ ｐ ｒ ｎ ｆ ａｉＣｏ ｒｅ Ｄｅａｔ ｔ ｓｃ ｕｓ，Ｏｒｎ ｎｅＥ ｇｎ ｅｉｇＣ ｌ ｇ ， ｈｊ ｚ ｕ ｎ ０ ０ ０ ） ｍｅ ｏ Ｂ ｄ ａ ｃ ｎ ｉｅｒｎ ｏｌ ｅ Ｓ ｉａｈ ａ ｇ ５０ ３ ｅ ｉ
和可靠 。此外 ， 该算法将图像 全局搜索 问题转换为局部搜索， 使运算量减少 ， 满足实时性跟踪要 求， 实现 了对运动 目标的快速跟踪 。
关键词 卡尔曼滤波 ； 运动人体跟踪 ； 位置预测 ；红外图像 中图分类号 ＴＰ ０ ． ３１ ６
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｉ ｇ Ｈｕ ｓ ａ ｃ ｎ Ｍ ｖ ｎ ｍａ ａ ｋ ｎ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｌ ｎ Ｆｉ ｅ ｎ Ｔｒ ｃ ｉ ｇ Ａｌｏ ｉｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｋａ ｍａ ｌ ｒ ｔ
Ａ ｓｒｃ Ａ ｅｌ ｉ ｖｎ ｂｅｔ ｒｃｉ ｌｏｉ ｍ ａｅ ｎＫａ ｎｆｔｒｓｐｏ ｏｅ．Ｔｈ ｏｓ ｌ ｐ ｓｔ ｎｏ ｅ ｖｎ ｕ ｎ ｂｔ ｔ ａ ｒａ ｔ ｍｏ ｉ ｏｊｃ ｔａｋｎ ａｇ ｒ ｈ ｂｓｄｏ ｌ ｌ ｒｐ ｓｄ — ｍｅ ｇ ｇ ｔ ｍａ ｉｅ ｉ ｅｐｓｉ ｅ ｏｉｏ ｆ ｈ ｉｇｈ ｍａ ｂ ｉ ｔ ｍｏ
…
坐标 为（ ） 设 ， 分别 ｚ －， ， 为摄像头 水平 、 垂直视 角 的～
（０ １）
图 ２ 人体运动目标
位置坐标示意图
半， ｒ为摄 像 头 中心与 目标 平
面的距 离 ， 台的 控制 量为 ： 转
６ ）在 时 刻 ， 态 向量 协方 差 更 新 方 程 ： 状
主 一 ） ＾ 一 ） （ １ ） （ １一 （ １ ＾１ １ 立 一 （） ８
Ｙ ｘＹ ｘ ｍａ ￣ ｍａ ［ ：
＋
的水 平 、 直 角 度 的 控 制 。图 垂
； 人 ２ 运 目Ｊ 图 上ｔ 置 体１ 为 动 标 因 ｖ 地 曰、 ￣ 且 训Ｔ 像 ｃ ， 位 在 ， Ｊ 位 ｌ
（） １ Ｘ
，
转 台的角度控制算法推导如下 ：
ｒａ Ｏ ｙⅡ ｒａ ０ ｔｎ ｘ， ｍ ＝ ｔｎ ｙ
目标某一 时刻 在图像 中的位置和速度来表示 目标 的运动状 态。为了简化算法 的计 算复杂 度 ， 本文设 计 了两个 卡尔曼 滤波器分别描述 目标 在 ｘ 轴 和 轴方 向的位 置和速 度 的 变化 。下 面仅讨论 Ｘ 轴方 向上 的卡 尔曼滤 波器 的实 现过
ｉ ｈ ｅ ｔｆａ ｓｐ ｅ ｉｔ ｄｂ ｌ ａ ｉｔｒｓｐｒｄｃｉｅｆｎｃｉｎ ｎ ｔｅｎ ｘ ｒ ｍｅｉ ｒ ｄｃｅ ｙＫａｍ ｎ ｆ ｅ ’ ｅ ｉｔｖ ｕ ｔｏ ．Ｂａ ｅ ｎｔ ａｌｂ ｓｍｕａ ｉｎｅ ｉｏ ｍ ｅ ｔｔ ｃ ｉｖ ｈ ｒｃ ｎ ｌ — ｌ ｓ ｄｏ ｈｅＭ ｔａ ｉ ｌｔｏ ｎｖｒｎ ｎ Ｏａ ｈｅ ｅｔ ｅｔａ ｋｉｇａｇｏ
２
乔
坤等 ： 基于卡尔曼滤波的运动人 体跟 踪算法研究
Ｅ｛ Ｗ ｗ ｝ ｉ ≠志
ｉ ｋ — ｉ ｋ ≠
第 ４ Ｏ卷
在本文 中， 采用红外 摄像头 ， 图像 格式 为灰度格 式 ， 带
动摄 像 头转 动 的遥 控 武 器 站 转 台 ， 为水 平 、 直 两 个 自 由 分 垂
预测值可 以有效 防止背景 中相似 特征 物体 的干扰 ， 提高算
法 的准确性 。本文对卡尔曼预测跟踪算 法进行 了仿真 和分 析 ， 出结论 。 得
２ 运 动 目标 自动 跟 踪 系统 概 述
２ １ 基本原理 ．
人体运动 目标 自动跟踪系统首先通过摄像机采集 到运
动 目标 图像 ， 传输 至控 制计 算机 ， 经过 目标检 测 ， 算 出运 计 动 目标所在 图像 的位置 ， 到该位 置与 图像 设定 位置或 区 得 域 的偏差及方 向， 然后 通过控 制器将 偏差转 换为控 制输 出 量， 控制遥控武器站上 的转 台带动其 上 的摄 像机 转动 到设
２ ２ 遥 控 武 器 站 转 台 的 角 度 控 制 ． 对 遥 控 武 器 站 转 台 的 运 动 控 制 ， 质 上 是 对 转 台 电 机 实
－
设 ＰⅢ 是 王 － ｃ ¨的协方差 阵， 得到卡尔曼滤波器算 法的计算公式如下 ： １ ）在 ｔ ｏ时刻 ， ＿均值 向量初始化 主（０， 用 ｚ 。 并求 Ｐ 。 ｌ ㈤； ２ ）在 ｔ时刻 ， ｋ 做系统状态预测 的方程为
程 ， 轴 方 向上 同理 。 ｙ
Ｙ瑚 取值大小与图像 的分 辨率有 关 ， ＿ 在本文 中摄
Ｘｃ ｔｎ ， ｒ ｔｎ —ｒａａ ｙ ＝ｒａｆ ｌ
ｒｔ ｍ ｎ ｈｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒｓ ｌｓｓ ｗ ｈ ｔｔｅａｇ ｒｔ ｍ ａ ｏ ｒ ｃｌ ｓｉ ｔ ｈ ｕｍａ Ｓｍｏ ｉｎ ｔｅ ｄａ ｄｔ ｅｔａ ｋｎ ｅｕ ｔ ｎ ｅ — ｉ ｈ ａ ｄ ｔ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅｕ ｔ ｈｏ ｔ ａ ｈ ｌｏ ｉｈ ｃｎ ｃ ｒｅ ｔｙｅ ｔｍａｅｔ ｅｈ ｎ’ ｔｏ ｒ ｎ ｎ ｈ ｒ ｃ ｉｇｒ ｓ ｌｓａ ｄｐ ｒ ｆ ｒ ｎｃ ｓｂ ｔｅ ． Ｉ ｄ ｉｉｎ．ｔ ｅｇｏ ａ ｅ ｒｈｉｇｓ ｏ ｅｏ ｎｉ ｇ ｓｃ ｎ ｅｔｄ ｔ ｏ ａ ｃ ｐ 。ｔ ｓｒ ｄ ｃ ｈ ｏ ｕ ａ ｉｎ ａ ｄ ｍｅ ｔｔ ｅ ｏ ｍａ ｅｉ ｅ ｔｒ ｎ ａ ｄ ｔ ｏ ｈ ｌｂ ｌｓ ａｃ ｎ ｃ ｐ ｆａ ｍａ ｅｉ ｏ ｖ ｒｅ ｏ１ｃ １ ｏ ｅ ｈｕ ｅ ｕ ｅｔ ｅｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｅ ｈ ｓ ｏ
动， 摄像机继续进行 图像 的采集 ， 复上述 图像检测与 自动 重 跟踪过程 ， 而始 终将 运 动 目标锁 定在 摄像 设 定范 围 内。 从
运 动 自动 跟 踪 系 统 原 理 框 图 如 图 １所示 。
实时控 制 ， 对算法 的实 时性 和准确 性都有 较高 的要求 。通
常的人体运 动 目标检 测与跟 踪都是 基 于像 素 的全局搜 索 。 从 目前 实践来看 ， 该方法存 在着显著 缺点 ：１ ）全 局搜索计 算量大 、 耗时 ， 不能满 足跟踪 的实时 陛要求 ；２ ）全局搜索抗 干扰 能力差 ， 容易受到 背景 中相似 特征物体 的干扰 。为此 本 文提 出了一种基于卡尔曼滤波预测功能 的运动 目标快速
Ｋｅ ｏｒ Ｋａｍａ ｉｔｒ ｙＷ ｄｓ ｌ ｎ ｆ ｅ ，ｍｏ ｉｇ ｈ ｍ ａ ｒ ｃ ｉｇ，ｐ ｓｔｏ ｒ ｄｃｉｎ，ｉｆａｅ ｍａ ｅ ｌ ｖｎ ｕ ｎ ｔａ ｋｎ ｏ ｉｉｎ ｐ ｅ ｉｔｏ ｎ ｒｒ ｄｉ ｇ Ｃｌｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ３ ． ａ ｓＮｕ ｅ ０１ ６
总第 ２７期 ６ ２１ ０ ２年第 １ 期
计算 机与数字工程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｇｔｌ ｎ ｉｅｒ ｇ ｏ ｕｅ ｉｉ ｇｎ ｅｉ ａＥ ｎ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ １ １４ ．
１
基 于 卡 尔 曼滤 波 的 运 动 人体 跟 踪 算 法 研 究
乔 坤 郭朝勇 史进伟
０００） ５ ０ ３ （ 军械工程学院基础部 石家庄
设 位置！偏一一一一一标自 ．一．一一人 置 ． ． 一．一一 一一 跟踪．一， 一 ． 体目一一 一一 一 差量 人 动 一 目 体
・
； 和方 向 ｆ ＝ ， Ｔ 、 ＝ 二
Ｉ
控制量
ｉ
否
；
目标 图像
ｔ １ ￣ Ｉ
—
ｉ
ｉ ｉ Ｊ ｑ］ － ｉ ｕ ｉＪ ｉ
Ｌ一．一一一一一： ： ： ：： ＝
１ 引 言
红外 图像序列 中人体运动 目标 的识来自百度文库与跟 踪在机器人 视觉 、 可视预警 、 智能交通 以及军事等领域 中得到 了较为广 泛 的应用 。根据摄像 机相对 运动状 态 ， 人体运 动 目标 跟踪
可分为静止 背景 下的运动 目标跟踪 和移动背 景下的运动 目 标 跟踪 。对 于前 者 ， 已有许 多方 法来解 决该 情况下 目标跟 踪 问题 ， 如帧差法ｌ 或 自适 应背景差分法口 等 。对 于后 者 ， １ ］ ］ 由于背景在 不断改变 ， 目标跟踪变得十分复杂 ， 目前有光 流
（） ６
度， 目标的检测识别采用基于人体 目标特征 （ 面积 、 周长 、 长 宽 比和复杂度） 的匹配 规则识别 ， 以运动 目标 的质心坐标 ，
（） ７
ｚ一
作 为被 检测 目标 的位 置 ， 于 图像 的处理 和运 动 目标 的检 关
测部分 的内容 ， 本文在此不做 详细论述 。
ｒｑ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｌ ｉ ｒ ｃ ｉｇ ａ ｄ ｔｅ ｓ ｅ ｄ ａ ｋｎ ｆ ｖｎ ｕ ｎ ｉ ｒａｉｅ ． ｅ ｕｒ ｎ ｓ ｆ ａ ｔ ｅ ｒ — ｍｅ ｔ ｋｎ ， ｎ ｈ ｐ ｅ ｙｔ ｃ ｉｇ ｏ ａ ｒ ｍｏ ｉｇ ｈ ｍａ ｅ ｌ ｄ ｓ ｚ
水平方 位角度 为 ， 垂直 高低角度 为 ， 台控制 的 目的是 转
通 过调整 目标 的 图像 质心始 终处 于屏 幕 中心 的约 束 区域
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３２ 算 法 实 现 ．
在对 人体运动 目标 跟踪过 程 中， 由于 目标 物体单 位时 间间隔内在 图像 中的运动可 以看做匀速运动 ， 以， 所 本文用
基金项 目： 军队预研计划项 目资助 。 作者简介 ： ， ， 乔坤 男 硕士研究生 ， 研究方向 ： 机械 ｃ Ｄ及仿真技术 。郭朝勇 ， 硕士 ， ， Ａ 男， 教授 研究方向： 机械 ｃ Ｄ及仿真技术 。史进 伟， Ａ
男， 硕士研究生 ， 研究方 向： 机械 Ｃ Ｄ及仿真技术 。 Ａ
４ ）在 ｔ 时刻 ， 增益系数 矩阵方程 为
Ｋ —Ｐ Ｈ Ｈ ｋ ） 、 ｋ ＾ （ Ｐ（ｋ１ ＋Ｒ ） ｌ Ｈ２ ５ ）在 时 刻 ， 状态 向量 更 新 方 程 为
ｚ（＾ 一ｚ（Ｉ ） Ｋ Ｚ — Ｈｋ ”） ＾） Ｉ ＾一１＋ （ｋ （Ｉ ＾ （ １ １）
： 三 一Ｘ
３ ）在 ｔ时 刻 ， 方 差 预测 方 程 为 协
Ｐ（ 一） （＾１ ｌ一） 一） Ｑ １一声 ｆ ） ｆ ＾ Ｐ（ ｉ １ ｆ １＋ 声 （） ９
…
…
．
一
日
ｍ 坐 。质的置 ａ 标 目 心位 ｘ 菱 标
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摘
要
提 出一种基于卡尔曼滤波 的运动 目标快速跟踪算法 。利用卡尔曼滤波器的预测功能 ， 预测运 动人体 目标在下一帧 中的位置 ，
在 Ｍａ ａ 仿真环境 下实现该跟踪算法 ， ｔｂ ｌ 实验结果表明 ： 该算法对人体 目标的运动趋势能够做 出正确 的预测 估计 ， 跟踪效果和性能较 为稳 定
定 的位置 （ 即消除偏 差 的过程 ） 。然 后 由 于跟踪 目标 的运
法 ［ 等 。虽然 光流 法 可 以 比较准 确 分割 出 目标 轮 廓位 ３ ］ 置， 可计算量较大 ， 能满足实 时陛要求 。 不 摄像机 随遥控武器站转动而运动属于复 杂背景下人体
运 动 目标识别与跟踪 的问题 。要实现对遥控武 器站转动 的
一一一．．一 ： ： ’ ＝ ：：： ：
跟踪算法 。通过预测人 体 目标 在下 一帧 中的位置 ， 全局 将 搜 索问题转化为局部 搜索 ， 高算法 的实 时性 ； 提 同时 ， 利用
Ｌ——百雨
面
图 １ 人体 目标 自动跟踪系统原理框图
＊ 收 稿 日期 ：０ １ ７月 １ ２１ 年 ７日 ， 回 日期 ：０ １年 ８月 ２ 修 ２１ １日
ＱＩ ＡＯ ｎ ＧＵＯ ｈ ｏ ｏ ｇ Ｓ ｉｗｅ Ｋｕ Ｃ ａ ｙ ｎ ＨＩ ｎ ｉ Ｊ
（ ｐ ｒ ｎ ｆ ａｉＣｏ ｒｅ Ｄｅａｔ ｔ ｓｃ ｕｓ，Ｏｒｎ ｎｅＥ ｇｎ ｅｉｇＣ ｌ ｇ ， ｈｊ ｚ ｕ ｎ ０ ０ ０ ） ｍｅ ｏ Ｂ ｄ ａ ｃ ｎ ｉｅｒｎ ｏｌ ｅ Ｓ ｉａｈ ａ ｇ ５０ ３ ｅ ｉ
和可靠 。此外 ， 该算法将图像 全局搜索 问题转换为局部搜索， 使运算量减少 ， 满足实时性跟踪要 求， 实现 了对运动 目标的快速跟踪 。
关键词 卡尔曼滤波 ； 运动人体跟踪 ； 位置预测 ；红外图像 中图分类号 ＴＰ ０ ． ３１ ６
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｉ ｇ Ｈｕ ｓ ａ ｃ ｎ Ｍ ｖ ｎ ｍａ ａ ｋ ｎ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｌ ｎ Ｆｉ ｅ ｎ Ｔｒ ｃ ｉ ｇ Ａｌｏ ｉｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｋａ ｍａ ｌ ｒ ｔ
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…
坐标 为（ ） 设 ， 分别 ｚ －， ， 为摄像头 水平 、 垂直视 角 的～
（０ １）
图 ２ 人体运动目标
位置坐标示意图
半， ｒ为摄 像 头 中心与 目标 平
面的距 离 ， 台的 控制 量为 ： 转
６ ）在 时 刻 ， 态 向量 协方 差 更 新 方 程 ： 状
主 一 ） ＾ 一 ） （ １ ） （ １一 （ １ ＾１ １ 立 一 （） ８
Ｙ ｘＹ ｘ ｍａ ￣ ｍａ ［ ：
＋
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； 人 ２ 运 目Ｊ 图 上ｔ 置 体１ 为 动 标 因 ｖ 地 曰、 ￣ 且 训Ｔ 像 ｃ ， 位 在 ， Ｊ 位 ｌ
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，
转 台的角度控制算法推导如下 ：
ｒａ Ｏ ｙⅡ ｒａ ０ ｔｎ ｘ， ｍ ＝ ｔｎ ｙ
目标某一 时刻 在图像 中的位置和速度来表示 目标 的运动状 态。为了简化算法 的计 算复杂 度 ， 本文设 计 了两个 卡尔曼 滤波器分别描述 目标 在 ｘ 轴 和 轴方 向的位 置和速 度 的 变化 。下 面仅讨论 Ｘ 轴方 向上 的卡 尔曼滤 波器 的实 现过
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２
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Ｅ｛ Ｗ ｗ ｝ ｉ ≠志
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第 ４ Ｏ卷
在本文 中， 采用红外 摄像头 ， 图像 格式 为灰度格 式 ， 带
动摄 像 头转 动 的遥 控 武 器 站 转 台 ， 为水 平 、 直 两 个 自 由 分 垂
预测值可 以有效 防止背景 中相似 特征 物体 的干扰 ， 提高算
法 的准确性 。本文对卡尔曼预测跟踪算 法进行 了仿真 和分 析 ， 出结论 。 得
２ 运 动 目标 自动 跟 踪 系统 概 述
２ １ 基本原理 ．
人体运动 目标 自动跟踪系统首先通过摄像机采集 到运
动 目标 图像 ， 传输 至控 制计 算机 ， 经过 目标检 测 ， 算 出运 计 动 目标所在 图像 的位置 ， 到该位 置与 图像 设定 位置或 区 得 域 的偏差及方 向， 然后 通过控 制器将 偏差转 换为控 制输 出 量， 控制遥控武器站上 的转 台带动其 上 的摄 像机 转动 到设
２ ２ 遥 控 武 器 站 转 台 的 角 度 控 制 ． 对 遥 控 武 器 站 转 台 的 运 动 控 制 ， 质 上 是 对 转 台 电 机 实
－
设 ＰⅢ 是 王 － ｃ ¨的协方差 阵， 得到卡尔曼滤波器算 法的计算公式如下 ： １ ）在 ｔ ｏ时刻 ， ＿均值 向量初始化 主（０， 用 ｚ 。 并求 Ｐ 。 ｌ ㈤； ２ ）在 ｔ时刻 ， ｋ 做系统状态预测 的方程为
程 ， 轴 方 向上 同理 。 ｙ
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动， 摄像机继续进行 图像 的采集 ， 复上述 图像检测与 自动 重 跟踪过程 ， 而始 终将 运 动 目标锁 定在 摄像 设 定范 围 内。 从
运 动 自动 跟 踪 系 统 原 理 框 图 如 图 １所示 。
实时控 制 ， 对算法 的实 时性 和准确 性都有 较高 的要求 。通
常的人体运 动 目标检 测与跟 踪都是 基 于像 素 的全局搜 索 。 从 目前 实践来看 ， 该方法存 在着显著 缺点 ：１ ）全 局搜索计 算量大 、 耗时 ， 不能满 足跟踪 的实时 陛要求 ；２ ）全局搜索抗 干扰 能力差 ， 容易受到 背景 中相似 特征物体 的干扰 。为此 本 文提 出了一种基于卡尔曼滤波预测功能 的运动 目标快速
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总第 ２７期 ６ ２１ ０ ２年第 １ 期
计算 机与数字工程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｇｔｌ ｎ ｉｅｒ ｇ ｏ ｕｅ ｉｉ ｇｎ ｅｉ ａＥ ｎ
Ｖｏ ． ０ Ｎｏ １ １４ ．
１
基 于 卡 尔 曼滤 波 的 运 动 人体 跟 踪 算 法 研 究
乔 坤 郭朝勇 史进伟
０００） ５ ０ ３ （ 军械工程学院基础部 石家庄
设 位置！偏一一一一一标自 ．一．一一人 置 ． ． 一．一一 一一 跟踪．一， 一 ． 体目一一 一一 一 差量 人 动 一 目 体
・
； 和方 向 ｆ ＝ ， Ｔ 、 ＝ 二
Ｉ
控制量
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否
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目标 图像
ｔ １ ￣ Ｉ
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ｉ
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Ｌ一．一一一一一： ： ： ：： ＝
１ 引 言
红外 图像序列 中人体运动 目标 的识来自百度文库与跟 踪在机器人 视觉 、 可视预警 、 智能交通 以及军事等领域 中得到 了较为广 泛 的应用 。根据摄像 机相对 运动状 态 ， 人体运 动 目标 跟踪
可分为静止 背景 下的运动 目标跟踪 和移动背 景下的运动 目 标 跟踪 。对 于前 者 ， 已有许 多方 法来解 决该 情况下 目标跟 踪 问题 ， 如帧差法ｌ 或 自适 应背景差分法口 等 。对 于后 者 ， １ ］ ］ 由于背景在 不断改变 ， 目标跟踪变得十分复杂 ， 目前有光 流
（） ６
度， 目标的检测识别采用基于人体 目标特征 （ 面积 、 周长 、 长 宽 比和复杂度） 的匹配 规则识别 ， 以运动 目标 的质心坐标 ，
（） ７
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作 为被 检测 目标 的位 置 ， 于 图像 的处理 和运 动 目标 的检 关
测部分 的内容 ， 本文在此不做 详细论述 。
ｒｑ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｌ ｉ ｒ ｃ ｉｇ ａ ｄ ｔｅ ｓ ｅ ｄ ａ ｋｎ ｆ ｖｎ ｕ ｎ ｉ ｒａｉｅ ． ｅ ｕｒ ｎ ｓ ｆ ａ ｔ ｅ ｒ — ｍｅ ｔ ｋｎ ， ｎ ｈ ｐ ｅ ｙｔ ｃ ｉｇ ｏ ａ ｒ ｍｏ ｉｇ ｈ ｍａ ｅ ｌ ｄ ｓ ｚ