本程序是利用kalman filter实现人体关节点跟踪的程序，运用的是CA模型，噪声是白噪声！一起学习-This procedure is to use the realization of human joints kalman filter tracking procedures, the use of the CA model, the noise is white noise! Learning together

在计算机视觉领域，人体运动分析的研究具有相当广泛的应用前景。由于人体运动的复杂性，已有的研究方法都对研究对象—人体，加上了许多限制条件。本文中提出了一种新的方法来获得各类人体运动的信息。本文主要论述了该方法中对人体三维运动骨架的重建部分，其基本思想是在摄相机定标的基础上，应用三维人体模型知识和运动连续性依次建立每个图象的人体运动骨架。-In the field of computer vision, human motion analysis with a wide range of appli

提出一种人体运动跟踪算法,从无关节标记的单目视频中获取人体运动1 利用一个带外观模板的人体关节 模型,通过学习得到的运动模型及基于外观模型的相似性计算,巧妙地利用粒子滤波的概率密度传播策略鲁棒地跟 踪普通单目视频中的人体运动1 当出现跟踪丢失时,能在后续序列中自动恢复正确跟踪,且能较好地处理遮挡和自 遮挡问题1 实验表明,该算法鲁棒性好,跟踪结果令人满意-　In this paper , a novel approach is proposed for t racking marke