利用深度信息进行头部检测的方法

• 作者: 叶俊勇 郭秀杰
• 来源期刊: 烟台大学学报（自然科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度信息 最大稳定极值区域 候选头部区域 圆形度
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13951/j.cnki.371213/n.2015.01.009

摘要

利用视频图像对进出公共场所的人员进行检测，一般需要检测人体头部。传统的头部检测算法较多的依赖光线的质量，鲁棒性差，针对此问题设计了利用深度信息进行头部检测的方法。采用改进的最大稳定极值区域算法提取候选头部区域，利用轮廓包围的面积和圆形度约束条件对候选头部区域进行筛选，并利用圆形标示出检测到的人体头部。大量实验结果表明，与现有方法相比，该方法识别率高、鲁棒性强、实时性好，各种光线条件下，人体头部区域检测准确率都在90%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶俊勇	重庆大学光电工程学院	46	362	12.0	16.0
2	郭秀杰	重庆大学光电工程学院	1	3	1.0	1.0