基于深度图像的行人目标检测及轮廓提取算法研究

• 作者: 寇中元 应捷
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 背景建模 深度图像 高斯混合模型 Freeman链码 轮廓提取
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 4798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171413

摘要

在对Kinect采集到的图像进行预处理后,为了实现行人运动目标检测,需要对行人目标进行特征识别,然后将识别分割的区域作为行人目标的备选区域.通过改进的自适应高斯混合模型的背景建模对预处理后的深度图像进行行人目标分割,分离出有用信息,然后利用Freeman链码方法提取连通域轮廓,作为行人目标的人体头部区域,便于后续对行人目标的跟踪与统计研究.试验表明,最终得到的结果达到了预期目标,算法准确性与鲁棒性很好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应捷	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	37	110	6.0	8.0
2	寇中元	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	6	1.0	1.0