基于Kinect的人體檢測(cè)和跟蹤算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、人體檢測(cè)和跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域重要的研究方向和研究熱點(diǎn)。它在智能交通系統(tǒng),機(jī)器人,交互系統(tǒng),智能視頻監(jiān)控系統(tǒng),自動(dòng)駕駛系統(tǒng)等有著廣泛的應(yīng)用。給整個(gè)社會(huì)的高效運(yùn)轉(zhuǎn)提供了極大的便利,同時(shí)也給社會(huì)創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。
  本文提出一種基于Kinect的人體檢測(cè)算法,該算法是通過(guò)積分圖來(lái)加速基于Kinect人體檢測(cè)算法中的HOG(梯度方向直方圖)特征和HOD(深度方向直方圖)的計(jì)算,然后結(jié)合帶概率輸出的支持向量機(jī),來(lái)進(jìn)行有效的人體檢

2、測(cè)。該檢測(cè)算法可以在不需要GPU加速的情況下,可以實(shí)時(shí)的在連續(xù)視頻幀中檢測(cè)到人體。在室內(nèi)條件下,基于Kinect的監(jiān)控窗口為640*480,可以達(dá)到30FPS左右,有效的解決了目前基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)分類的人體檢測(cè)算法中人體檢測(cè)速率不高,達(dá)不到實(shí)時(shí)效果的問(wèn)題。
  在提出基于 Kinect的人體檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,本文提出一種新的人體跟蹤算法,這種跟蹤算法是將Kinect的人體檢測(cè)階段融合到Meanshift跟蹤算法中去,即每一幀中首先根據(jù)

3、上一幀的信息(如檢測(cè)窗口的中心位置,檢測(cè)窗口的人體大小尺度及其對(duì)應(yīng)的人體深度信息),在這一幀首先搜索該深度信息的人體,然后把搜索出來(lái)的可能人體目標(biāo)位置信息與我們預(yù)先提取出來(lái)的目標(biāo)人體模型進(jìn)行匹配以確定大概的問(wèn)題位置,如果相互匹配,再在可能的目標(biāo)位置進(jìn)行Meanshift迭代以確定確切的人體位置;如果不匹配,則進(jìn)行下一個(gè)可能人體目標(biāo)位置的匹配。這種先搜索檢測(cè)人體以確定大致的人體目標(biāo)位置,然后用Meanhshift進(jìn)行迭代以確定確切的人體位

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