一种有效的基于点云特征人体识别方法

• 作者: 杨晶东 韩太军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 人体识别 点云滤波 点云分割 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1553-1559
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.05.062

摘要

基于视觉信息的运动目标识别是室内移动机器人自主导航的一个重要研究内容,现有的方法经常由于背景噪声干扰、自然光照、机器人视角变化等因素影响识别稳定性.针对该问题提出一种有效的目标识别方法,滤除地平面点云特征,并采用分割聚类和支持向量积融合方法识别运动目标.实验表明,该方法在满足实时性前提下,相对于传统人体骨骼、二维梯度直方图算法具有更高的准确率,更适合复杂环境下的人体.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晶东	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	35	136	7.0	9.0
3	韩太军	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	4	8	2.0	2.0