【摘 要】
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为避免人机共处时相撞,提出了一种基于Kinect视觉的特定人员识别与定位方法.利用Kinect传感器深度图像中的用户索引位信息、同步的彩色图像与深度图像的对应关系,滤除彩色图
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,河北省控制工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203275);河北省自然科学基金(F2013202101,F2012202100);河北省科技支撑计划指导项目(13211827)
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为避免人机共处时相撞,提出了一种基于Kinect视觉的特定人员识别与定位方法.利用Kinect传感器深度图像中的用户索引位信息、同步的彩色图像与深度图像的对应关系,滤除彩色图像中的复杂背景,确定感兴趣目标区域.进而在彩色图像内,基于加速鲁棒特征算法(SURF)在连续帧间完成特征匹配,快速识别特定目标人员;在深度图像内,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)实现了在摄像机坐标系内的人员定位.实验结果验证了算法的鲁棒性,表明算法能够适应光线变化、目标再入和部分遮挡等情况.
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