基于視頻的體育運動分析系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)
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2．5 運動目標跟蹤及量化
用Kalman濾波和色塊匹配可以搜索出視頻文件中的各個關(guān)鍵點在每一幀的具體位置，從而可以算出每一幀圖像的各個關(guān)鍵點的速度(和像素對應)，然后將這個速度對應到具體的人上就可以求出運動員各個部位的運動參數(shù)：位置速度，加速度。非常方便對運動員訓練的分析。
Kalman濾波是以最小均方誤差為準則的最佳線性估計和濾波。Kalman濾波只需要根據(jù)前一個估計值和最近一個觀測值來估計信號的當前值。它是以狀態(tài)方程和遞推的方法進行估計的，而且所得到的解是以估計值的形式給出的。文中將Kalman濾波應用與預測目標在下一幀中的參數(shù)，對于體育運動視頻圖像，近似認為目標做勻加速直線運動，由牛頓力學公式可得
其中，T為兩幀時間間隔，根據(jù)Kalman濾波方程
因此在系統(tǒng)中選取
由此，可以通過狀態(tài)方程和量測方程得到運動目標下一幀的預測信息，并根據(jù)預測信息進行匹配，實現(xiàn)跟蹤。文中采用了一種基于子像素的相似度算法。設(shè)源目標的矩形左上角坐標為X0，Y0。矩形的長為m，寬為n，X1，Y1點是Kalman濾波預測的下一幀目標左上角的坐標。
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