基于Kinect的人體檢測和跟蹤算法研究.pdf

1、人體檢測和跟蹤技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域重要的研究方向和研究熱點。它在智能交通系統(tǒng)，機器人，交互系統(tǒng)，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，自動駕駛系統(tǒng)等有著廣泛的應(yīng)用。給整個社會的高效運轉(zhuǎn)提供了極大的便利，同時也給社會創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟效益。
　　本文提出一種基于Kinect的人體檢測算法，該算法是通過積分圖來加速基于Kinect人體檢測算法中的HOG(梯度方向直方圖)特征和HOD(深度方向直方圖)的計算，然后結(jié)合帶概率輸出的支持向量機，來進行有效的人體檢

2、測。該檢測算法可以在不需要GPU加速的情況下，可以實時的在連續(xù)視頻幀中檢測到人體。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)計學(xué)習(xí)分類的人體檢測算法中人體檢測速率不高，達(dá)不到實時效果的問題。
　　在提出基于 Kinect的人體檢測算法的基礎(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(如檢測窗口的中心位置，檢測窗口的人體大小尺度及其對應(yīng)的人體深度信息)，在這一幀首先搜索該深度信息的人體，然后把搜索出來的可能人體目標(biāo)位置信息與我們預(yù)先提取出來的目標(biāo)人體模型進行匹配以確定大概的問題位置，如果相互匹配，再在可能的目標(biāo)位置進行Meanshift迭代以確定確切的人體位置；如果不匹配，則進行下一個可能人體目標(biāo)位置的匹配。這種先搜索檢測人體以確定大致的人體目標(biāo)位置，然后用Meanhshift進行迭代以確定確切的人體位