基于高斯过程退火粒子滤波的三维人体跟踪

摘要

我们提出了一种使用多个摄像头使用预先学习的运动模型在3D中跟踪人体部位的方法。为了降低问题的维数，提高跟踪器的稳定性和鲁棒性，提出了高斯过程退火粒子滤波器用于跟踪。与基于规则退火粒子滤波的跟踪器相比，我们的算法能够更好地跟踪低帧速率视频。我们还表明，我们的算法能够在时间目标丢失后恢复。

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