基于BPOF特征与深度图像的人体姿态估计研究

• 作者: 周书仁 曹亚微
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 人体姿态 深度图像 二元纯位相匹配滤波器(BPOF) 随机森林
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 168-172
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0407

摘要

人体姿态估计是一个有着非常广泛应用前景的研究课题,并且在计算机视觉领域中,该课题已经成为了重要研究热点之一.针对人体姿态估计中的特征表达提出了一种基于二元纯位相匹配滤波器(BPOF)的特征提取算法,首先对图像中每一个像素点都从8个方向去计算扫描线段长度值,然后再将得到的8个值引入到BPOF算法中进行计算以便得到该像素点的特征值,同时针对随机森林分类器进行优化,最终对图像中的人体姿态做出估计.该改进方法在识别率以及鲁棒性方面有了很大提高,同时优化的随机森林分类器使得算法系统时间开销有所降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周书仁	长沙理工大学计算机与通信工程学院	41	325	11.0	15.0
2	曹亚微	长沙理工大学计算机与通信工程学院	2	16	2.0	2.0