【摘 要】
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基于运动段分类的思想,提出一种人体轮廓提取方法.首先通过离散轮廓演变(DCE)提取场景各像素点所对应的运动段,然后在特征子空间(PCA)内对图像包含的运动段进行分类,最后去除属于背景类的运动段得到人体轮廓.在场景包含了其他运动干扰(如车辆、树叶、雨滴等)的情况下,该方法也能够高效地分割出人体轮廓区域.对USF室外步态序列的实验结果表明,经过运动段分类之后的人体轮廓提取效果较分类之前有明显改善.
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基于运动段分类的思想,提出一种人体轮廓提取方法.首先通过离散轮廓演变(DCE)提取场景各像素点所对应的运动段,然后在特征子空间(PCA)内对图像包含的运动段进行分类,最后去除属于背景类的运动段得到人体轮廓.在场景包含了其他运动干扰(如车辆、树叶、雨滴等)的情况下,该方法也能够高效地分割出人体轮廓区域.对USF室外步态序列的实验结果表明,经过运动段分类之后的人体轮廓提取效果较分类之前有明显改善.
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