Computer vision 基于亲和力测度的人体跟踪

我目前正试图在闭路电视的录像中追踪人物。基本上，目前我使用HOG+SVM+扫描窗口在每一帧生成边界框来识别每个人的头部。由于闭路电视的角度，被选为全身的头部大部分被其他人覆盖。这是可以接受的，因为目前我不考虑效率

但是，我的下一步是将这些边界框关联在一起，以便将一个人的边界框放在单个轨迹中的不同帧上

我目前正在使用颜色和LBP直方图作为亲和力度量，并且重叠。即，如果重叠，则必须是同一个人的重叠。如果基于直方图相交的直方图距离较低，则也必须是同一个人

问题: 1.首先，我想知道是否有人知道如何用这种方法处理遮挡。也就是说，如果一个人最后出现在第2帧，然后出现在第5帧。你知道一个强大的亲和力度量可以帮助我确定它是同一个人的吗？请记住，有时患者可能会改变头部方向

二,。也许有更多关于亲和力度量的想法

非常感谢你的帮助。

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附言：如果需要进一步澄清，请告诉我，我可以更好地解释。

Re 1：我建议看一下粒子过滤器和冷凝算法