随着计算机技术和人工智能的不断发展，许多新形式的人机交互已经出现。基于计算机视觉的人体运动跟踪与识别正在成为新一代人机交互技术。在实际应用场景中，人体运动识别与跟踪对算法处理速度、精度和硬件条件提出了更高要求。
由于人体运动的复杂性，传统的深度图像的三维识别和检测方法并不十分准确可靠。另外，单个特征无法适应场景的动态变化，基于单个特征的目标跟踪算法很难获得稳健的跟踪结果。如果将多个特征融合并应用于跟踪算法中，可以利用不同特征之间的互补性来更好地适应场景变化，并获得稳健的跟踪结果。人体运动识别与跟踪涵盖了图像处理、模式识别和人工智能等不同技术的相互作用。
WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)开发了基于多特征融合的目标跟踪算法系统。其对图像和视频序列中的人体运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，并获取运动对象的相关参数，如位置、速度和轨迹，然后处理，以实现更高级别的任务。人体特征种类繁多，特征选择和特征提取是人体运动分析中的关键问题。人体运动识别与跟踪，首先需获取人体运动数据，然后通过平滑、降噪等方法对人体运动数据进行处理。处理后，使用特征提取模块从处理后的人体运动数据中提取特征，提取的特征用于训练和分类器分类。
微美全息基于多特征融合的目标跟踪算法系统通过图像处理和分析技术、机器学习和模式识别来识别和分析人体的位置和运动。包括识别、分类和视觉处理相关的人体对象，以及与处理相关的位置检测、运动分析和行为理解。目标跟踪的目的是准确识别连续图像序列中目标的感兴趣区域，并获取目标速度和轨迹等运动数据，并为解决目标行为分析、目标识别等各种后续高级视觉问题提供了基础。捕获人体运动数据并提取特征，然后将提取的人体图像集成到混合现实中，将人体图像与混合现实相结合，并获得混合现实中的人体图像。
随着人工智能和虚拟现实技术的不断发展，人机交互系统已经成为当前的关注热点。人体是一个非常复杂的集合，其可以通过很多运动姿态或手势来表达。人体运动识别与跟踪是人机交互的重要方式，其在游戏、智能机器人及智能家居等领域具有广泛的应用前景。
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