单摄像头下基于样本学习的人体深度估计-论文.pdf

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1、第9卷第2期智能系统学报Vo1．9No．22014年4月CAAITransactionsonlntellizentSystemsApr．2014DOI：10．3969／j．issn．t673—4785．201403009网络出版地址：http：／／www．cnki．net／kcms／doi／10．3969／j．issn．1673—4785．201403009．html单摄像头下基于样本学习的人体深度估计何磊，苏松志，李绍滋'(1．厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门361005；2．福建省仿脑智能系统重点实验室，福建厦门361005)摘要：深度图像的研究是当前计

2、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。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

3、提取；特征匹配；相似样本；深度数据库中图分类号：TP391．41文献标志码：A文章编号：1673—4785(2014)02．0161—07中文引用格式：何磊，苏松志。李绍滋．单摄像头下基于样本学习的人体深度估计[J]．智能系统学报，2014，9(2)：161．167．英文引用格式：HELei。SUSongzhi。LIShaozi．Humandepthestimationonthebasisoftheexamplelearningmethodunderasinglecamera[J]．CAAITransactionsonIntelligentSystems，201

4、4，9(2)：161．167．HumandepthestimationonthebasisofthesamplelearningmethodunderasinglecameraHELei，SUSongzhi，LIShaozi，(1．SchoolofInformationScienceandTechnology，XiamenUniversity，Xiamen361005，China；2．FujianKeyLaboratoryoftheBrain．LikeIntelligentSystems，Xiamen361005，China)Abstract：Currently

5、，theresearchondepthimagingisoneofthehotspotsconcerningcomputervision．Therearetwomethodsforacquiringdepthinformationfromimages：1)Theutilizationofdepthsensors，withthedisadvantageofthismethodbeingitsconsiderableexpense．2)Theutilizationofmultipleimagesorasequenceofimagesforthesamesceneby

6、calculatingtheopticalparallaxforgettingdepthinformation，withthedisadvantagesofthismethodincludingtherequirementofcameraparametersandtheneedforalargeamountofprofessionalknowledge．Inre．sponsetothecircumstancesmentionedabove，thispaperproposesasimpleandeficientmethodthatestimateshu．mande

7、pthinformationfromimagescapturedbyasinglecamera．Thebasicideasofthismethodincludeestablishingmanypairsofhumanappearancedepthimagesbyuseofadepthcamera．extractinghumanappearancefeaturesfromcolorfulimagescapturedbyamonocularcameraandthensearchingtheimagepairsdatabaseaccordingt0theappeara

8、ncefeatures，