单摄像头下基于样本学习的人体深度估计方法研究

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1、厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体己经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外，该学位论文为()课题(组)的研究成果，获得()课题(组)经费或实验室的资助，在()实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。)1口l悼9I妒声明人(签名)-俑狐厦门大学学位论文著作权使用声明本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留

2、和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。()2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学

3、位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(㈣：俑荔驴(0年妨＼妇摘要图像深度信息的获取是计算机视觉领域的基本问题和中间环节。随着研究的不断深入，深度图像获取技术在实际生活中衍生出了大量应用，如人工智能交互、智能监控系统、医学辅助诊断和人体运动分析等。传统获取深度图像的方式大致分为两种：基于主动式深度传感器和基于计算机立体视觉。它们都有各自的缺点：前者需要借助特殊设备，还原成像场景；后者一般需要对同一场景采集一个图像序列或者多幅图像。针对传统方式获取深度图像存在的问题，本文从统计学习的角度出发，研

4、究从单摄像头估计人体深度信息的方法。本文提出了一种单摄像头下基于样本学习的人体深度估计的方法。该方法的基本思路是：建立人体深度数据库；学习人体的轮廓特征；通过特征匹配从相似样本中对人体深度进行估计和优化。其中，所涉及到的基本问题包括：建立人体深度信息数据库；人体轮廓边缘检测；匹配轮廓边缘；选择最相似的样本和人体深度信息优化。其主要工作和创新点在于：1、针对人体轮廓边缘检测问题，讨论了如何从深度数据库灰度图像和单摄像头采集的彩色图像检测出人体轮廓边缘。2、提出了两种人体轮廓边缘的匹配算法。一种通过计算人体轮廓边缘点到重心间的距离，提取出关于轮

5、廓边缘的多维特征向量，通过计算多维特征向量间的距离描述两幅人体轮廓图像的相似度；另一种算法通过对图像进行距离变换，计算模板图像和距离变换图像之间的边缘距离，来描述两幅人体轮廓图像的相似度。前者简单易行，但匹配过程较为粗糙，但精确度不高，容易出现错误匹配。后者，匹配过程相对复杂，但更加精确，能够很好的匹配到相似样本。3、在人体轮廓匹配的基础上，本文提出了单摄像头下基于样本学习的人体深度估计方法。在厦门大学深度数据库上，对单摄像头采集的人体彩色图像进行了深度估计，实验结果很好的验证了本文方法的有效性。关键词：深度图像：人体深度估计；基于样本的学

6、习AbstractTheacquisitionofimagedepthinfonnationisabasicproblemandanintemlediatelinkforcomputerVision．Withthedeepeningofresearch，thetechn0109yofdepthimageacquisitionhasderiVeda1argenuInberofapplicationsinreallife，suchasartiflcialintelligenceInteractions，intelligentmonitoring

7、systems，medicalaideddiagnosesandtheanalysesofhumanmoVement，etcTheconventionalmannerstoobtainthedepthimagecanbebroadlydiVidedintotwotypes：methodsbaSedonactiVed印thsensorsa11dmethodsbasedoncomputerstereovision．TheybothhaVeitsdrawbacksseVerally：也eformeroneneedsspecialequipment

8、；the1atteroneneedsaseriesofimagesoranimagesequence．Aimingatproblemsexistinginthetradition