融合HOG和颜色特征的人体姿态估计新算法

• 作者: 沈建冬 陈恒
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人体姿态估计 部位外观模型 梯度方向直方图 颜色 可能性C聚类算法
• 年，卷（期）: 2017,（21）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 190-194
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4952字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0319

摘要

为解决现有人体姿态估计算法在处理光照条件很差或颜色对比度很低的待处理图像时估计准确度较低的问题,利用梯度方向直方图(HOG)和颜色特征建立了一种的基于可能性C(PCM)聚类算法部位外观模型,提出了一种新的融合HOG特征和颜色特征的人体姿态估计算法.算法根据待处理图像自动选择部位外观模型,若图像的光照条件和颜色对比度都较好则选择现有的基于HOG和颜色特征融合的部位外观模型,否则选择基于PCM聚类算法的部位外观模型.仿真实验表明所建立的部位外观模型能更准确地描述光照条件很差或颜色对比度很低的图像中下真实人体部位的外观,提出的人体姿态估计算法对各种类型的待处理图像均能得到准确度更高的估计结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈恒	西京学院控制工程学院	56	150	7.0	9.0
2	沈建冬	西京学院控制工程学院	1	6	1.0	1.0