基于視頻的體育運(yùn)動(dòng)分析系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

2．5 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)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(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在每一幀的具體位置，從而可以算出每一幀圖像的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的速度(和像素對(duì)應(yīng))，然后將這個(gè)速度對(duì)應(yīng)到具體的人上就可以求出運(yùn)動(dòng)員各個(gè)部位的運(yùn)動(dòng)參數(shù)：位置速度，加速度。非常方便對(duì)運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的分析。
Kalman濾波是以最小均方誤差為準(zhǔn)則的最佳線性估計(jì)和濾波。Kalman濾波只需要根據(jù)前一個(gè)估計(jì)值和最近一個(gè)觀測(cè)值來(lái)估計(jì)信號(hào)的當(dāng)前值。它是以狀態(tài)方程和遞推的方法進(jìn)行估計(jì)的，而且所得到的解是以估計(jì)值的形式給出的。文中將Kalman濾波應(yīng)用與預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一幀中的參數(shù)，對(duì)于體育運(yùn)動(dòng)視頻圖像，近似認(rèn)為目標(biāo)做勻加速直線運(yùn)動(dòng)，由牛頓力學(xué)公式可得

其中，T為兩幀時(shí)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(guò)狀態(tài)方程和量測(cè)方程得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)下一幀的預(yù)測(cè)信息，并根據(jù)預(yù)測(cè)信息進(jìn)行匹配，實(shí)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(biāo)的矩形左上角坐標(biāo)為X0，Y0。矩形的長(zhǎng)為m，寬為n，X1，Y1點(diǎn)是Kalman濾波預(yù)測(cè)的下一幀目標(biāo)左上角的坐標(biāo)。