文献类型：期刊文章

作　　者：杨晗芳[1] 张国山[1] 王欣博[1,2] 凌朝清[1] 李妍[2]

机构地区：[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072 [2]天津市三特电子有限公司,天津300384

出　　处：《天津理工大学学报》

基　　金：国家自然科学基金(61074088)

年　　份：2014

卷　　号：30

期　　号：5

起止页码：41-45

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：基于彩色图像的人体跟踪算法鲁棒性不高的主要原因是对目标进行跟踪时,受到光照变化、复杂背景、物体遮挡等因素的影响.针对此问题本文利用Kinect采集深度图像进行人体目标跟踪.首先在深度图像中通过用户索引检测出人体目标,可方便地去除图像中复杂背景的干扰.然后利用基于角点的自动初始化方法得到人体的轮廓信息,再结合Snake算法实现人体目标跟踪.最后将该算法与基于深度图像的Camshift算法进行对比分析.结果表明,在室内应用Snake算法不受灯光和复杂背景等因素的影响,能对人体目标进行实时跟踪,且比Camshift算法具有更强的抗干扰能力,跟踪更准确.

关 键 词：KINECT 深度图像 SNAKE 连续自适应均值漂移(Camshift)  人体目标跟踪

分 类 号：TP391]