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

其中，T為兩幀時間間隔，根據(jù)Kalman濾波方程

因此在系統(tǒng)中選取

由此，可以通過狀態(tài)方程和量測方程得到運動目標(biāo)下一幀的預(yù)測信息，并根據(jù)預(yù)測信息進(jìn)行匹配，實現(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。矩形的長為m，寬為n，X1，Y1點是Kalman濾波預(yù)測的下一幀目標(biāo)左上角的坐標(biāo)。