基于人體識(shí)別的歷史人物交互平臺(tái)的研究.pdf

1、現(xiàn)如今隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們的生活水平也越來(lái)越高，隨之而來(lái)的就是人們?nèi)找嬖黾拥木褡非螅袁F(xiàn)如今越來(lái)越多的人追求自身精神層面的享受，如越來(lái)越多的人喜歡讀古詩(shī)詞，越來(lái)越多的人喜歡去科技館、展覽館、歷史館等場(chǎng)所參觀學(xué)習(xí)，而本文中的歷史人物交互平臺(tái)也主要是應(yīng)用在科技館、展覽館以及歷史館內(nèi)場(chǎng)所，此平臺(tái)讓交互人員有一種身臨其境的真實(shí)感覺(jué)。
　　本文中的歷史人物交互平臺(tái)主要是利用的是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的知識(shí)來(lái)達(dá)到人機(jī)交互的功能，這種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的方

2、法主要是依靠相關(guān)視頻采集設(shè)備來(lái)采集用戶與交互平臺(tái)交互的時(shí)候的相關(guān)實(shí)時(shí)的操作動(dòng)作，然后進(jìn)行運(yùn)動(dòng)物體的分割、運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤、人體定位、行為識(shí)別等操作，獲取觀眾的操作意圖，然后把這種意圖實(shí)時(shí)的反饋給計(jì)算機(jī)做處理，做出相應(yīng)的交互結(jié)果。這樣說(shuō)來(lái)本文中的歷史人物交互平臺(tái)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面主要涉及了以下幾個(gè)方面:歷史人物平臺(tái)交互時(shí)候的人體檢測(cè)、人體跟蹤、人機(jī)交互的姿勢(shì)識(shí)別以及人體定位等。
　　本文主要的研究工作如下:
　　本

3、文首先詳細(xì)介紹了數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)以及一些基本的數(shù)字圖像處理過(guò)程，并且還介紹了使用DirectShow來(lái)獲取需要處理的圖像序列。之后列出了現(xiàn)如今的人體檢測(cè)的幾個(gè)難點(diǎn)，并且在此基礎(chǔ)上介紹了當(dāng)前比較常用的三種人體檢測(cè)算法原理及過(guò)程，同時(shí)對(duì)這三種人體檢測(cè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)合歷史人物交互平臺(tái)的具體使用場(chǎng)景選取了基于混合高斯模型的目標(biāo)檢測(cè)算法來(lái)做為此平臺(tái)的人體檢測(cè)算法，但是此算法在光線變化比較大的場(chǎng)景中時(shí)候會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)失誤的問(wèn)題，為了解決避

4、免出現(xiàn)這種情況，本文提出了一種改進(jìn)型的基于混合高斯模型的目標(biāo)檢測(cè)算法，這種算法利用即時(shí)的背景差分以及高斯混合模型相結(jié)合的方法，當(dāng)光線變化非常大的時(shí)候，就使用背景差分法來(lái)進(jìn)行前景檢測(cè)并且實(shí)時(shí)更新高斯混合模型，從而達(dá)到準(zhǔn)確檢測(cè)的效果，反而當(dāng)光線變化不明顯的時(shí)候，就把圖像序列中的圖像進(jìn)行隔幀更新高斯模型的參數(shù)從而讓算法的實(shí)時(shí)性更好。
　　接下來(lái)在本文中探討了人體跟蹤的Mean Shift跟蹤算法，詳細(xì)介紹了MeanShift算法的基本原