【摘 要】
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为了提高基于投影散斑的体感交互算法的精度和效率, 提出采用零均值归一化互相关算子（ZNCC）恢复深度信息的快速计算方法, 并通过引入特征筛选的分级决策树构建了姿态分类器. 首
【机 构】
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河北工业大学计算机科学与软件学院,中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573356)
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为了提高基于投影散斑的体感交互算法的精度和效率, 提出采用零均值归一化互相关算子（ZNCC）恢复深度信息的快速计算方法, 并通过引入特征筛选的分级决策树构建了姿态分类器. 首先采用ZNCC 在三维场景重建中求取散斑图像的视差, 由三角化测量根据视差值反算目标场景的深度图像, 基于GPU 并行架构和改进的计算公式, 解决ZNCC 的冗余计算问题; 然后采用改进的随机森林算法在姿态估计中完成人体部件分类, 由mean shift 算法实现关节点和骨骼提取, 通过特征筛选机制去除无效特征降低训练数据的特征空间维
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