基于帧间差分和卡尔曼滤波的行人姿态识别

基于帧间差分和卡尔曼滤波的行人姿态识别

本文介绍了一种基于帧间差分和卡尔曼滤波的行人姿态识别方法。该方法在视频中检测行人，并通过运动学分析和卡尔曼滤波对其姿态进行识别。本文将详细介绍所需的算法和实现步骤，并提供Matlab代码供读者参考。

1. 图像预处理
   首先，从视频中检测出可能包含行人的帧，并将其分割成ROI（感兴趣区域）。然后，对ROI中的图像进行二值化处理、形态学处理和高斯滤波等图像预处理操作，以便后续分析。

2. 帧间差分
   使用帧间差分来提取运动信息。将两个相邻帧之间像素的差异作为运动信息，以确定在两帧之间运动的物体。可选的是采用多帧均值差分或自适应帧间差分等方式。

3. 运动目标检测
   根据帧间差分的结果，将运动目标从背景中分离出来。可以采用二值化、连通域分析等方法实现。

4. 运动目标追踪和姿态分析
   通过对运动目标的轨迹分析和运动学模型的建立，获取行人的姿态信息。同时，利用卡尔曼滤波对行人姿态进行平滑估计，提高姿态测量的精度。

以下是Matlab代码的实现：

%% Step 1: Load the video and define ROI

v = VideoReader('test.mp4');
roi = [x, y, width, height];

%% Step 2: Preprocessing

bw_thresh = 0.15;
se_size = 8;
bg_frames = 50;

% Background subtraction
bst = vision.ForegroundDetector