Resumen

Este estudio tiene como objetivo explorar el reconocimiento de gestos y el seguimiento del comportamiento en imágenes de movimiento de natación bajo visión artificial de computadora y ampliar la aplicación de algoritmos de detección y seguimiento de objetivos en movimiento basados en visión artificial de computadora en este campo. Los objetivos se logran mediante la detección y seguimiento de objetivos en movimiento, el modelo de mezcla gaussiana, el algoritmo de filtrado de correlación optimizado y el algoritmo de seguimiento Camshift. En primer lugar, se introduce el algoritmo gaussiano en el seguimiento y detección de objetivos para reducir la pérdida de filtrado y hacer que la postura de movimiento adquirida sea más precisa. En segundo lugar, se propone un algoritmo de seguimiento de filtro relacionado con el núcleo mejorado entrenando múltiples filtros, que pueden obtener clara y precisamente la trayectoria de movimiento del objeto objetivo monitoreado. Finalmente, se propone combinar el algoritmo de Kalman con el algoritmo Camshift para optimización, lo que puede completar el segu

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Reconocimiento de gestos; Seguimiento de comportamiento; Imágenes de movimiento de natación; Visión por computadora; Detección de objetivos en movimiento; Algoritmos de seguimiento
• Keywords:Gesture recognition; Behavior tracking; Swimming motion images; Computer machine vision; Moving target detection; Tracking algorithms