用于增強現(xiàn)實的實時深度圖像三維人體識別及遮擋處理.pdf

1、本文實現(xiàn)了用于增強現(xiàn)實的實時深度圖像三維人體識別與遮擋處理算法,使用單幀深度信息圖像與深度信息視頻流,專門針對增強現(xiàn)實領(lǐng)域的突出問題,提出了創(chuàng)新性的深度圖像人體識別方法,如深度向量擬合、動靜態(tài)標(biāo)記進行輔助識別等;以及在遮擋處理部分使用帶權(quán)值的人體部位關(guān)系無向圖,最終達(dá)到無標(biāo)記、實時處理、排除遮擋干擾的目的,從整體上提高了增強現(xiàn)實交互的準(zhǔn)確性,與現(xiàn)有的識別方式相比有效改善了增強現(xiàn)實應(yīng)用中人體識別的效率與準(zhǔn)確度。
　　同時,本文創(chuàng)新性

2、地改進了基于深度圖像的人體識別算法,在僅基于原始深度圖像的情況下,通過綜合使用深度信息修復(fù)、深度信息向量擬合、動靜態(tài)標(biāo)記、深度語義平面識別、人體部位分類等技術(shù),實現(xiàn)從原始深度圖像到最終人體輪廓識別及骨骼節(jié)點構(gòu)建的過程。算法最終可以實現(xiàn)輸入深度信息視頻流后,在滿足實時的前提下完成無標(biāo)記的人體輪廓識別及人體骨骼節(jié)點構(gòu)建,同時還可以輸出完整、精確的背景深度信息,為進一步的遮擋處理和人體追蹤提供完備的數(shù)據(jù)和算法支持。
　　此外,本文著重研

3、究了人體識別中的遮擋處理部分,增強現(xiàn)實的場景不確定性及場景復(fù)雜度較高,經(jīng)常發(fā)生人體的自遮擋以及人體和場景元素之間的交互遮擋,通過對這些增強現(xiàn)實應(yīng)用中常見遮擋情況的研究,本文提出了一種具有針對性的高效的識別算法,基于反向運動學(xué)和Hough變換,可以有效地在無標(biāo)記、單目深度傳感器的情況下實時處理增強現(xiàn)實系統(tǒng)中人體產(chǎn)生的自遮擋;并結(jié)合TSDF、Hough變換與分類回歸樹創(chuàng)建可信的遮擋序列集合,再由最終的遮擋判定器確定遮擋處理的結(jié)果來處理交互遮