基于视频的体育运动分析系统的研究与实现
2．5 运动目标跟踪及量化
用Kalman滤波和色块匹配可以搜索出视频文件中的各个关键点在每一帧的具体位置，从而可以算出每一帧图像的各个关键点的速度(和像素对应)，然后将这个速度对应到具体的人上就可以求出运动员各个部位的运动参数：位置速度，加速度。非常方便对运动员训练的分析。
Kalman滤波是以最小均方误差为准则的最佳线性估计和滤波。Kalman滤波只需要根据前一个估计值和最近一个观测值来估计信号的当前值。它是以状态方程和递推的方法进行估计的，而且所得到的解是以估计值的形式给出的。文中将Kalman滤波应用与预测目标在下一帧中的参数，对于体育运动视频图像，近似认为目标做匀加速直线运动，由牛顿力学公式可得
其中，T为两帧时间间隔，根据Kalman滤波方程
因此在系统中选取
由此，可以通过状态方程和量测方程得到运动目标下一帧的预测信息，并根据预测信息进行匹配，实现跟踪。文中采用了一种基于子像素的相似度算法。设源目标的矩形左上角坐标为X0，Y0。矩形的长为m，宽为n，X1，Y1点是Kalman滤波预测的下一帧目标左上角的坐标。
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