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摘要:
针对深度图像中的人体目标跟踪问题,提出一种基于深度图像的改进Camshift算法。利用人体目标的深度信息计算概率分布,结合人体形态学特征,对深度的概率分布赋予不同的权重,通过Camshift算法进行迭代,从而寻找目标,使用卡尔曼滤波器在三维空间中对运动人体目标的位置实现预测和更新。采集1200帧图像进行测试,结果表明,该算法能实时准确地跟踪深度图像中的运动人体目标,有效克服遮挡等干扰,单人和双人跟踪准确率均在95%以上,高于传统Camshift算法。
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文献信息
篇名 一种深度图像中人体的实时跟踪算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 深度图像 人体跟踪 Camshift算法 卡尔曼滤波器 核函数 形态学
年,卷(期) 2013,(9) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 201-205
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 3862字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.09.045
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李杨 南京大学电子科学与工程学院 20 65 4.0 7.0
2 曹昊 南京大学电子科学与工程学院 1 8 1.0 1.0
3 诸宸辰 南京大学电子科学与工程学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
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人体跟踪
Camshift算法
卡尔曼滤波器
核函数
形态学
研究起点
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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