基于Kinect深度图像信息的人体运动检测

被引:43
作者
孟明
杨方波
佘青山
孙曜
罗志增
机构
[1] 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
基金
浙江省自然科学基金;
关键词
运动检测; 深度图像; ViBe算法; 背景建模;
D O I
10.19650/j.cnki.cjsi.2015.02.017
中图分类号
TP391.41 []; TP274 [数据处理、数据处理系统];
学科分类号
080203 ; 0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;
摘要
人体运动检测是计算机视觉人体运动分析的关键环节。根据Kinect深度图像的特点,引入并改进Vi Be算法处理深度图像进行人体运动检测。考虑到深度图像中地面像素值连续性造成的地面附近运动检测困难,提出了一种自适应的图像分层处理和不同邻域模式的建模方式,增加了去除"鬼影"现象的参考模型。像素分类时增加了前景点检验步骤,通过当前像素与参考模型的比较消除"鬼影"。在模型更新方面增加了基于前景点的背景模型更新策略,解决了"黑影"现象问题。采用阈值法对分类结果进行了误检点消噪处理。实验结果表明所提出的改进Vi Be算法能够比较准确地检测出人体运动。
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