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1、摘要I摘要人體姿態(tài)估計是計算機視覺領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵問題,可以應(yīng)用于人體活動分析,人機交互以及視頻監(jiān)視等方面。人體姿態(tài)估計主要是指從圖像中檢測出人體各部位位置、方向以及尺度信息。人體姿態(tài)估計常常被人們在視頻跟蹤環(huán)境中提起,由于基于單目圖像的人體姿態(tài)估計的基礎(chǔ)性和方便性,近年來國內(nèi)外學(xué)者將人體姿態(tài)估計的研究重點開始轉(zhuǎn)到靜態(tài)圖片人體姿態(tài)估計。本文正是從計算機視覺出發(fā),對于基于視覺的靜態(tài)圖片中人體姿態(tài)估計進行了研究,主要做了以下工作:(1)了解
2、了Kinect技術(shù)的一些主要工作原理和在人體姿態(tài)估計當(dāng)中的應(yīng)用;(2)研究了一些基本的圖像特征提取,包括:深度信息,梯度直方圖(HistogramofGradients)和形狀上下文(ShapeContext)的算法原理及應(yīng)用現(xiàn)狀;(3)研究了主成分分析法算法(PCA)的主要原理,并且利用該算法對輸入輸出數(shù)據(jù)進行降維處理;(4)最后,針對上述不同的三種圖像特征分別進行實驗,從得到的實驗結(jié)果中,根據(jù)平均絕對誤差的大小,分析比較了三種不同特
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