kalman人体跟踪

卡尔曼滤波是一种经典的状态估计算法，在目标跟踪中具有广泛应用。它通过对系统状态的预测与更新，实现对目标位置的高精度跟踪。

在单目标跟踪任务中，卡尔曼滤波能够融合历史状态和当前观测，有效抑制噪声干扰。它假设系统状态呈高斯分布，通过线性模型进行状态转移和测量。

项目使用 MATLAB 实现滤波过程，包括状态建模、观测模型构建、预测与更新步骤等关键模块。MATLAB 强大的数值计算能力，适合进行此类滤波算法实现。

状态模型通常基于目标运动学特性，位置、速度等随时间演化的规律。对于人体目标，模型涉及速度和加速度状态。

测量模型将传感器观测值映射为状态空间中的变量，如图像中的像素坐标。这一转换是滤波器正确更新的基础。

预测步骤使用状态转移方程推测下一时刻状态。更新步骤则结合测量结果修正预测误差，从而优化目标估计。

在预测与更新之间，卡尔曼增益作为权重因子，实现对预测和观测的动态平衡。同时，协方差矩阵反映系统不确定性，对滤波器稳定性起关键作用。

初始化策略对结果影响显著，需合理设定初始状态和误差协方差。相关实现可参考“基于 CV 模型的卡尔曼滤波跟踪”，其中展示了卡尔曼滤波在实际跟踪中的效果。

该项目构建了完整的滤波流程框架，可用于理解并扩展至多目标或非线性系统中的滤波应用，适合目标检测、机器视觉等方向的研究与工程实践。