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基于粒子滤波跟踪的步态特征提取算法的创新与实践.docx

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    基于粒子滤波跟踪的步态特征提取算法的创新与实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着计算机视觉技术的迅猛发展，其在众多领域的应用日益广泛且深入，涵盖了智能监控、自动驾驶、人机交互等多个重要领域。在计算机视觉领域，目标跟踪和特征提取作为关键技术，一直是研究的重点和热点。粒子滤波作为一种强大的目标跟踪算法，以及步态特征提取作为生物特征识别领域的重要研究方向，各自在相关领域发挥着重要作用。将粒子滤波跟踪与步态特征提取相结合进行研究，具有极其重要的意义和广阔的应用前景。

    粒子滤波作为一种基于概率统计的目标跟踪算法，在复杂背景、遮挡以及目标快速运动等复杂情况下，展现出了卓越的性能。它通过在状态空间中随

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