【摘 要】
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自然拍摄的视频信息通常包含前景和背景，采取传统轮廓提取或边缘提取等图像处理方法难以准确识别到视频信息中的人体轮廓信息。通过对比分析基于高斯混合模型法的OpenCV计算机视觉库中的BackgroundSubtractorKNN和BackgroundSubtractorMOG2背景减除算法，基于KNN算法提出了一种改进的背景减除算法，对所得图像经过中值滤波去除噪声影响后再进行阈值处理消除阴影部分从而提
【机 构】
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中国民用航空飞行学院航空电子电气学院
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自然拍摄的视频信息通常包含前景和背景，采取传统轮廓提取或边缘提取等图像处理方法难以准确识别到视频信息中的人体轮廓信息。通过对比分析基于高斯混合模型法的OpenCV计算机视觉库中的BackgroundSubtractorKNN和BackgroundSubtractorMOG2背景减除算法，基于KNN算法提出了一种改进的背景减除算法，对所得图像经过中值滤波去除噪声影响后再进行阈值处理消除阴影部分从而提取出清晰的人体轮廓。并在此基础上基于像素比例系数关系提出了一种身高估算方法。实验表明，该方法能准确有效提取行走状态下的人体轮廓，身高估算与实际测量相对误差率在5%以内，能够较为准确的估算身高。
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