發(fā)布時(shí)間：2018-05-04 08:01

  本文選題：人手跟蹤 + 多特征　； 參考：《控制理論與應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：由于復(fù)雜背景、形變以及運(yùn)動(dòng)造成的模糊等因素,導(dǎo)致在自然場(chǎng)景下的人手跟蹤仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題.本文中,結(jié)合運(yùn)動(dòng)、顏色和Haar-like特征來(lái)構(gòu)造一個(gè)具有魯棒性的實(shí)時(shí)人手檢測(cè)算法.盡管不能運(yùn)用于所有的情形,但Haar-like特征成功地去除了類(lèi)似膚色的運(yùn)動(dòng)背景區(qū)域.利用三個(gè)特征構(gòu)造三個(gè)弱分類(lèi)器,然后將其結(jié)合成一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器.如果一個(gè)分類(lèi)器已經(jīng)確定了人手的位置,其他分類(lèi)器將不會(huì)執(zhí)行,否則將會(huì)為下一個(gè)分類(lèi)器提供一個(gè)可能的區(qū)域.文中實(shí)現(xiàn)了提出的算法,并且在幾個(gè)具有挑戰(zhàn)性的視頻序列上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn).
[Abstract]:Due to the complicated background, deformation and the blur caused by motion, it is still a challenging problem to track human hands in the natural scene. In this paper, a robust real-time human hand detection algorithm is constructed by combining motion, color and Haar-like features. Although not applicable to all cases, the Haar-like feature successfully removes the skin-like moving background area. Three weak classifiers are constructed by using three features and then combined into a strong classifier. If one classifier has determined the position of the human hand, the other classifier will not execute, otherwise it will provide a possible area for the next classifier. The proposed algorithm is implemented and tested on several challenging video sequences.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院圖像信息處理與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;華中師范大學(xué)國(guó)家數(shù)字化學(xué)習(xí)工程技術(shù)研究中心;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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6 王U，

本文編號(hào)：1842239