【摘 要】
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针对人脸识别系统中,单独的RGB图像容易受到背景干扰的问题,提出了一种结合深度图像的实时人脸识别方法。以Turtlebot机器人为载体对原始深度信息进行采样,使用Haar算法对目
【基金项目】
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国家自然科学基金(51607133);陕西省自然科学基础研究计划项目(2016JM567);中国纺织工业联合会科技指导性项目(2018094)
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针对人脸识别系统中,单独的RGB图像容易受到背景干扰的问题,提出了一种结合深度图像的实时人脸识别方法。以Turtlebot机器人为载体对原始深度信息进行采样,使用Haar算法对目标深度值检测,快速分离头部背景。运用Hungarian算法与HMM算法相结合的跟踪模式,过滤潜在的干扰信息。最后,在真实场景中,利用所搭建的机器人平台进行单目标和多目标的识别测试实验。结果表明:人脸实时识别的准确率94.3%,头部定位平均76 ms,平均识别时间仅为751.17 ms。该方法在保持良好精度的情况下具有鲁棒性,可以满
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