杨方波
- 作品数：6 被引量：41H指数：2
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金浙江省国际科技合作项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生机械工程更多>>
- 基于Kinect深度图像信息的人体运动检测被引量：39
- 2015年
- 人体运动检测是计算机视觉人体运动分析的关键环节。根据Kinect深度图像的特点,引入并改进Vi Be算法处理深度图像进行人体运动检测。考虑到深度图像中地面像素值连续性造成的地面附近运动检测困难,提出了一种自适应的图像分层处理和不同邻域模式的建模方式,增加了去除"鬼影"现象的参考模型。像素分类时增加了前景点检验步骤,通过当前像素与参考模型的比较消除"鬼影"。在模型更新方面增加了基于前景点的背景模型更新策略,解决了"黑影"现象问题。采用阈值法对分类结果进行了误检点消噪处理。实验结果表明所提出的改进Vi Be算法能够比较准确地检测出人体运动。
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- 关键词：深度图像
- 基于深度图像的人体运动检测及其步态分析研究
- 随着社会的进步和人们对自身的健康的日益重视，对社会医疗资源的需求也更加多样化，可以在社区与家庭中方便使用的低成本诊疗设备是对医院医疗的一种重要补充。人体步态能够反映一定的生理、心理和病理状况，因此对步态进行分析是一种有效...
- 杨方波
- 关键词：步态分析深度图像
- 基于深度图像的人体关节定位与步态分析被引量：2
- 2015年
- 根据面向家庭的健康状况评估的需要,结合Kinect深度图像的特点,提出一种无标记点的下肢关节定位和步态分析方法.首先利用分层处理ViBe算法提取人体目标,然后在多关节骨架模型基础上,采用自适应阈值法来区分侧面人体的前后腿,根据相邻样本差值分别判断膝关节与踝关节有无遮挡现象,再利用比例扩大法和边缘定位法实现下肢各关节定位.最后对获取的关节动态数据进行分析获取步态参数.通过与手工标记点方法的步态分析进行比较实验,表明该算法的人体关节定位的准确度能够较好地满足步态分析的需要.
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- 关键词：步态分析深度图像
- 基于深度图像的人体关节定位与步态分析
- 面向家庭的健康状况评估的需要,结合Kinect深度图像的特点,提出一种无标记点的下肢关节定位和步态分析方法.首先利用分层处理ViBe算法提取人体目标,然后在多关节骨架模型基础上,采用自适应阈值法来区分侧面人体的前后腿,根...
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- 关键词：步态分析深度图像
- 一种适用于深度图像的人体运动检测方法
- 本发明提出了一种适用于深度图像的人体运动检测方法。本发明首先将图像分成上下两层，上下两层利用不同的邻域建立背景模型。建立背景模型的同时增加了一个参考模型。其次调整图像下层算法的差值阈值的参数在接下来的视频中将各像素与背景...
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- 一种适用于深度图像的人体运动检测方法
- 本发明提出了一种适用于深度图像的人体运动检测方法。本发明首先将图像分成上下两层，上下两层利用不同的邻域建立背景模型。建立背景模型的同时增加了一个参考模型。其次调整图像下层算法的差值阈值的参数在接下来的视频中将各像素与背景...
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- 文献传递
