人體目標(biāo)跟蹤機(jī)器人的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、人體識(shí)別與跟蹤不但是智能監(jiān)控和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,而且是服務(wù)機(jī)器人中的一項(xiàng)基本技術(shù)。針對(duì)家庭服務(wù)機(jī)器人中人體識(shí)別與跟蹤,本文提出了多信息融合的人體目標(biāo)跟蹤算法和特定人識(shí)別算法,并設(shè)計(jì)了一款家庭服務(wù)機(jī)器人,將該算法應(yīng)用到服務(wù)機(jī)器人中,通過對(duì)該算法的綜合測(cè)試表明,該算法能夠在復(fù)雜背景、相似顏色和光線變化等多變條件下實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)的魯棒跟蹤與識(shí)別。
　　首先,針對(duì)人體目標(biāo)識(shí)別與跟蹤,本文提出了多信息融合的人體目標(biāo)跟蹤算法,該

2、算法首先利用色彩信息和深度信息將Camshift算法拓展到三維空間中,然后在三維空間中融合人體目標(biāo)的深度信息,并利用Kalman濾波器預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置信息,消除投影圖中復(fù)雜背景的干擾,最后在對(duì)應(yīng)的深度圖像中計(jì)算人體的質(zhì)心位置,實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)的跟蹤。文章采用微軟Kinect傳感器,實(shí)現(xiàn)了多信息融合的人體目標(biāo)跟蹤算法,并對(duì)該算法完成了測(cè)試,測(cè)試結(jié)果表明,該算法能在復(fù)雜的環(huán)境條件下實(shí)現(xiàn)人體目標(biāo)的魯棒跟蹤。
　　其次,針對(duì)特定人識(shí)別,本文提出

3、了基于顏色特征分布的特定人識(shí)別算法,該算法首先選取了以肩寬為長(zhǎng)、右肩到人體重心為高的矩形為顏色直方圖的統(tǒng)計(jì)量,通過直方圖相交匹配的方法識(shí)別特定人。測(cè)試結(jié)果表明,當(dāng)人體目標(biāo)跟蹤失敗后,該算法能夠準(zhǔn)確快速的尋找到主人并跟蹤,且對(duì)光線、環(huán)境的變化不敏感。
　　最后,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了服務(wù)機(jī)器人平臺(tái)中的人體目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng),本文采用Kinect傳感器,利用C和C++混合編程,完成了系統(tǒng)的整體及各個(gè)功能模塊的設(shè)計(jì)。同時(shí)設(shè)計(jì)了一款服務(wù)機(jī)器人并詳細(xì)