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单摄像头下基于样本学习的人体深度估计 被引量:1
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作者 何磊 苏松志 李绍滋 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期161-167,共7页
深度图像的研究是当前计算机视觉的研究热点。从图像中获取深度信息有2种方法:1)利用深度感应器,该方法的缺点是成本高;2)基于一个场景的多幅图像或图像序列,通过求取视差,获得深度值,该方法的缺点是需要摄像机参数,专业知识要求较高。... 深度图像的研究是当前计算机视觉的研究热点。从图像中获取深度信息有2种方法:1)利用深度感应器,该方法的缺点是成本高;2)基于一个场景的多幅图像或图像序列,通过求取视差,获得深度值,该方法的缺点是需要摄像机参数,专业知识要求较高。针对上述情况,提出了一种简单有效的从单摄像头捕获的人体图像中估计出人体深度信息的方法,利用深度摄像机建立人体的"表观深度"图像对,然后对单摄像头获取的彩色图像进行人体表观特征提取,根据该表观特征检索图像对数据库,并对获得的人体深度进行估计和优化。最后,在厦门大学的深度数据库上,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度图像 单摄像头 人体深度估计 基于样本的学习 特征提取 特征匹配 相似样本 深度数据库
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