[发明专利]一种基于三维深度图像信息的并行统计学习人体部位检测方法有效
申请号: | 201110435745.7 | 申请日: | 2011-12-22 |
公开(公告)号: | CN102609680A | 公开(公告)日: | 2012-07-25 |
发明(设计)人: | 黄向生;徐波 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 周国城 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于三维深度图像信息的并行统计学习人体部位检测方法。针对人体部位(头、手、脚)复杂形变、难以描述等问题,构造了体现人体部位多样性的新型特征-万向特征,利用并行统计学习方法,选择有效的、数量充分的新型特征,组成并行级联的分类器,从而对人体部位进行实时高效的检测。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 三维 深度 图像 信息 并行 统计 学习 人体 部位 检测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于三维深度图像的人体部位检测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤1,采用深度摄像头采集多幅三维深度图像并对其进行处理,建立人体部位样本数据库;步骤2,对于人体部位样本数据库中的每幅图像,构造描述各人体部位的万向特征;步骤3,对于所述万向特征基于并行级联的统计学习算法训练分类器,得到贡献力最大的那些万向特征;步骤4,基于步骤3得到的贡献力最大的万向特征,对从深度摄像头实时读入的图像进行人体部位的检测,并对检测出的人体部位区域进行标注显示。
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