基于kinect人体目标检测和跟踪论文

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1、DetectionandTrackingofHumanTargetbasedonKinectAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringbyYangLin(ElectronicandCommunicationEngineering)ThesisSupervisor：AssociateProfessorShenXiaoyanJune2013大连海事大学学位论文原创性声明和

2、使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成硕士学位论文==基王Ki坠曼盟的厶签旦拯捡型墨退躔：：。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许

3、论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保密口在——年解密后适用本授权书。不保密∥(请在以上方框内打t·√，，)论文作者签名：槲导师签名：于丕三秒中文摘要摘要在计算机视觉领域当中，目标的检测与跟踪

4、技术发挥着非常重要的作用。其中，人体目标的检测与跟踪技术是当前研究热点之一，研究成果已经深入并且服务于社会生活的方方面面。本文是在Kinect硬件平台上，对人体目标进行检测识别，分析人体目标的运动特点，最后实现对人体目标跟踪的目的。本文硬件部分采用了微软公司的3D摄像头Kinect。通过Kinect我们可以采集到彩色图像和深度图像，由于Kinect的最有效探测距离是1．2米至3．5米，所以实验中只对该范围内的目标进行处理。在此基础之上，利用深度图像的深度距离信息，计算出深度距离直方图。然后对摄像头范围内的人体目标进行纵向的自适应分层处理，并对每一

5、层的人体目标进行水平投影，分割提取出每一个人体目标，这对于解决人体目标问的相互遮挡有很大的作用。本文采用基于用户索引的方法来识别人体目标。若有多个人体目标进入摄像头视野范围，则对不同的人体目标编号，然后用最小外接矩形框进行标记，最后利用Kalman滤波器对人体目标进行跟踪。遮挡情况下的人体目标跟踪是基于深度距离分层的算法，对被遮挡的人体目标进行识别和标记，然后再利用Kalman滤波器的预测功能实现目标跟踪的目的。跟踪过程当中，首先确定目标区域的尺寸和中心位置点的坐标，并将跟踪位置坐标和预测位置坐标显示在图像当中，以检验Kalman跟踪的准确性和稳

6、定性。最后实验结果表明，本文的算法在复杂环境下能正确检测识别人体目标，并且不会受到光照变化和目标遮挡的影响，在实验环境下实现了人体目标跟踪。关键词：Kinect；KaIman滤波器；深度图像；距离直方图；人体目标跟踪英文摘要ABSTRACTTargetdetectionandtrackingtechnologyplayanimportantroleinthefieldofcomputervision．Amongthem，thedetectionandtrackingtechnologyofthehumanbodytargetisoneoftheh

7、otresearchtopicsatpresent．Researchresultshaveservedinallaspectsofthesociallifedeeply．ThispaperisbasedonthehardwareplatformoftheKinect，totestandidentifythetargetofthehumanbody．Andanalyzingthefeatureofhumanbodyonthebasisoftheabove，realizingthepurposeofthetrackingofthehumanbodyt

8、argetfmally．TheMicrosofl'sthree·dimensionalcameraKinectusedasthehard