基于部位检测的人体姿态识别

摘要：

为实现较高准确率的基于低分辨率深度图像的人体姿态识别,以Shotton算法为基础,提出了合并部位的方法.利用随机森林检测人体的31个部位,将人体的较小部位合并或者把较小部位划分到相邻的主要部位中去,用均值偏移算法获取各部位关节点的位置.鉴于目前还没有公开的人体姿态深度图像库,改进后的方法利用计算机图形学技术构建了数据集.实验结果表明,改进后的方法提高了低分辨率图像中人体关节点的平均预测准确率,与Shotton算法中要求具有高性能的训练平台相比,该方法在普通PC上就能够很好地运行.

关键词：姿态识别、深度图像、部位检测、随机森林、均值偏移

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61005001;北京市教委基金项目KM200810005003

在线出版日期：2013-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3540-3544