單攝像頭下基于樣本學(xué)習(xí)的人體深度估計(jì)方法研究.pdf

1、圖像深度信息的獲取是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基本問(wèn)題和中間環(huán)節(jié)。隨著研究的不斷深入，深度圖像獲取技術(shù)在實(shí)際生活中衍生出了大量應(yīng)用，如人工智能交互、智能監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)輔助診斷和人體運(yùn)動(dòng)分析等。
　　傳統(tǒng)獲取深度圖像的方式大致分為兩種:基于主動(dòng)式深度傳感器和基于計(jì)算機(jī)立體視覺(jué)。它們都有各自的缺點(diǎn):前者需要借助特殊設(shè)備，還原成像場(chǎng)景;后者一般需要對(duì)同一場(chǎng)景采集一個(gè)圖像序列或者多幅圖像。針對(duì)傳統(tǒng)方式獲取深度圖像存在的問(wèn)題，本文從統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的角度出發(fā)

2、，研究從單攝像頭估計(jì)人體深度信息的方法。
　　本文提出了一種單攝像頭下基于樣本學(xué)習(xí)的人體深度估計(jì)的方法。該方法的基本思路是:建立人體深度數(shù)據(jù)庫(kù);學(xué)習(xí)人體的輪廓特征;通過(guò)特征匹配從相似樣本中對(duì)人體深度進(jìn)行估計(jì)和優(yōu)化。其中，所涉及到的基本問(wèn)題包括:建立人體深度信息數(shù)據(jù)庫(kù);人體輪廓邊緣檢測(cè);匹配輪廓邊緣;選擇最相似的樣本和人體深度信息優(yōu)化。其主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)在于:
　　1、針對(duì)人體輪廓邊緣檢測(cè)問(wèn)題，討論了如何從深度數(shù)據(jù)庫(kù)灰度圖像和

3、單攝像頭采集的彩色圖像檢測(cè)出人體輪廓邊緣。
　　2、提出了兩種人體輪廓邊緣的匹配算法。一種通過(guò)計(jì)算人體輪廓邊緣點(diǎn)到重心間的距離，提取出關(guān)于輪廓邊緣的多維特征向量，通過(guò)計(jì)算多維特征向量間的距離描述兩幅人體輪廓圖像的相似度;另一種算法通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行距離變換，計(jì)算模板圖像和距離變換圖像之間的邊緣距離，來(lái)描述兩幅人體輪廓圖像的相似度。前者簡(jiǎn)單易行，但匹配過(guò)程較為粗糙，但精確度不高，容易出現(xiàn)錯(cuò)誤匹配。后者，匹配過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，但更加精確，能夠