自适应融合颜色和深度信息的人体轮廓跟踪

摘要：

采用活动轮廓对人体目标建模，提出一种新的水平集框架下自适应融合RGB-D 图像的颜色和深度信息的人体轮廓跟踪方法。设计了一种基于超像素的局部自适应权重计算方法，自动确定深度信息在水平集演化中的重要性。基于深度信息的活动轮廓驱动外力包括由边缘生成的梯度向量流和由目标/背景深度模型生成的置信图，基于颜色信息的驱动外力由目标/背景颜色模型生成的置信图，这三种外力通过局部自适应权重融合，驱动活动轮廓向目标的边界演化。为了得到更加精确的目标轮廓和防止误差漂移，基于本文观察到的人体表面在深度图像中的两个特性，提出两个简单但有效的算法对水平集方法得到的结果进行精化调整。最后，通过实验验证了本文算法的优越性。

关键词：轮廓跟踪、人体跟踪、活动轮廓、水平集

分类号：TP3;TN9

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2013CB733100资助Supported by National Basic Research Program of China 973 Program2013CB733100

在线出版日期：2014-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1623-1634