基于机器视觉技术的运动动作实时跟踪方法研究

利用机器视觉能代替人眼进行测量和判断，研究基于机器视觉技术的运动动作实时跟踪方法。使用基于机器视觉的运动动作特征提取算法，提取运动视频流中的关键帧，获取其感兴趣区域及其SIFT特征点，根据特征点计算动作图像的特征向量，将其当作AD-DWTAdaBoost算法的输入样本，采用基于AD-DWTAdaBoost的运动动作识别算法辨识样本中的运动动作后，使用改进均值漂移算法实时跟踪目标运动动作。实验结果表明：运动动作特征提取稳定性参数的极值和均值都处于稳定范围；识别不同运动动作所需时间速度倍率最高可达6.16%;各视频帧的中心距离误差基本都保持在15像素以下，并能实时跟踪运动动作。