电子测量技术
電子測量技術
전자측량기술
ELECTRONIC MEASUREMENT TECHNOLOGY
2013年
4期
48-51
,共4页
自动%人体对象分割%SURF%Lazy-Snapping
自動%人體對象分割%SURF%Lazy-Snapping
자동%인체대상분할%SURF%Lazy-Snapping
在视频中把人体对象从复杂背景中自动分割出来是一个非常有挑战性的问题.对此提出了一个新的人体对象自动分割方法,可以在相对复杂的背景下分割出人体对象.首先利用Kinect对视频中的人体骨架信息进行跟踪,然后把骨架信息映射到高质量摄像头拍摄的视频中,最后利用跟踪到的骨架信息对高质量图片中的人体对象进行分割.为了得到这个映射关系,利用SURF特征进行匹配,根据匹配的体征点,采用最小二乘法估计映射参数.最后,利用映射后的人体骨架信息,对图片进行标记,然后采用Lazy-Snapping算法对图片进行人体对象分割.实验结果表明,该方法在640×480分辨率的视频中对人体对象的自动分割可以达到20帧/秒,而且精度与文中提到的其他算法相当.
在視頻中把人體對象從複雜揹景中自動分割齣來是一箇非常有挑戰性的問題.對此提齣瞭一箇新的人體對象自動分割方法,可以在相對複雜的揹景下分割齣人體對象.首先利用Kinect對視頻中的人體骨架信息進行跟蹤,然後把骨架信息映射到高質量攝像頭拍攝的視頻中,最後利用跟蹤到的骨架信息對高質量圖片中的人體對象進行分割.為瞭得到這箇映射關繫,利用SURF特徵進行匹配,根據匹配的體徵點,採用最小二乘法估計映射參數.最後,利用映射後的人體骨架信息,對圖片進行標記,然後採用Lazy-Snapping算法對圖片進行人體對象分割.實驗結果錶明,該方法在640×480分辨率的視頻中對人體對象的自動分割可以達到20幀/秒,而且精度與文中提到的其他算法相噹.
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