【摘要】：針對(duì)移動(dòng)機(jī)器人跟蹤特定人體的要求,提出了一種基于頭肩模型的人體識(shí)別方法;首先從人體檢后得到的圖像中提取所有的人體頭肩模型;接著提取各頭肩模型的降維加權(quán)的Hu不變矩作為特征向量;然后根據(jù)一定的閾值將各頭肩模型分類為正背面或側(cè)面;最后采用正背面或側(cè)面K最近鄰(K NearestNeighbor,KNN)分類器判斷哪個(gè)頭肩模型屬于移動(dòng)機(jī)器人需要跟蹤的人體;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本方法具有較高的平均識(shí)別準(zhǔn)確率98.3%,且滿足實(shí)時(shí)性的要求。
[Abstract]:A human body recognition method based on head-shoulder model is proposed to meet the requirements of mobile robot tracking specific human body. Firstly, all human head-shoulder models are extracted from the images obtained after physical examination. Then the Hu invariant moments of each head-shoulder model are extracted as feature vectors, and the head-shoulder models are classified as positive, back or side according to a certain threshold. Finally, a K nearest neighbor (K Neare nearest neighbor) classifier is used to determine which head-shoulder model belongs to the human body to be tracked by the mobile robot, and the experimental results show that the method has a higher average recognition accuracy of 98.3 and meets the real-time requirements.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;計(jì)算智能與智能系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61375086) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目 北京市教育委員會(huì)科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(KZ201610005010)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2132220