基于Kinect彩色图像和深度信息的人体检测

摘要：

本文提出了一种基于Kinect彩色图像和深度信息的人体目标检测方法.首先,在Kinect所获取的彩色图像上设计人脸检测器来寻找图像中可能的人脸,然后利用基于边缘特征的模板匹配方法在获取的深度图像上定位头部用以筛选人脸区域.同时使用NITE提供的用户手部识别函数检测手部位置,并结合人脸区域确定出图像的感兴趣区域.最后,利用距离信息和形态特征,提出了一种最优位置搜索算法用于确定主体所在的最佳区域并且抽取出主体的整体轮廓,实现人体检测.实验结果表明我们的方法不仅有好的鲁棒性同时也获得较快的检测速率.

关键词： 人体检测 Kinect彩色图像 深度信息 最优区域搜索算法 鲁棒性

作者: 潘霁 石繁槐 宣国荣

作者单位: 同济大学 控制科学与工程系 上海 201084 同济大学 计算机科学与技术系 上海 201084

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 150-154

在线出版日期: 2014-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）