自适应融合颜色和深度信息的人体轮廓跟踪

采用活动轮廓对人体目标建模，提出一种新的水平集框架下自适应融合RGB—D图像的颜色和深度信息的人体轮廓跟踪方法．设计了一种基于超像素的局部自适应权重计算方法，自动确定深度信息在水平集演化中的重要性．基于深度信息的活动轮廓驱动外力包括由边缘生成的梯度向量流和由目标／背景深度模型生成的置信图，基于颜色信息的驱动外力由目标／背景颜色模型生成的置信图，这三种外力通过局部自适应权重融合，驱动活动轮廓向目标的边界演化．为了得到更加精确的目标轮廓和防止误差漂移，基于本文观察到的人体表面在深度图像中的两个特性，提出两个简单但有效的算法对水平集方法得到的结果进行精化调整．最后，通过实验验证了本文算法的优越性．...

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Bibliographic Details
Published in自动化学报 Vol. 40; no. 8; pp. 1623 - 1634
Main Author 徐玉华 田尊华 张跃强 朱宪伟 张小虎
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国防科学技术大学航天科学与工程学院 长沙 410073 2014
图像测量与视觉导航湖南省重点实验室 长沙 410073
Subjects
人体跟踪
水平集
活动轮廓
轮廓跟踪
人体跟踪
水平集
level set
human tracking
轮廓跟踪
active contour
Contour tracking
活动轮廓
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ISSN0254-4156
1874-1029
DOI10.3724/SP.J.1004.2014.01623

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Summary:采用活动轮廓对人体目标建模，提出一种新的水平集框架下自适应融合RGB—D图像的颜色和深度信息的人体轮廓跟踪方法．设计了一种基于超像素的局部自适应权重计算方法，自动确定深度信息在水平集演化中的重要性．基于深度信息的活动轮廓驱动外力包括由边缘生成的梯度向量流和由目标／背景深度模型生成的置信图，基于颜色信息的驱动外力由目标／背景颜色模型生成的置信图，这三种外力通过局部自适应权重融合，驱动活动轮廓向目标的边界演化．为了得到更加精确的目标轮廓和防止误差漂移，基于本文观察到的人体表面在深度图像中的两个特性，提出两个简单但有效的算法对水平集方法得到的结果进行精化调整．最后，通过实验验证了本文算法的优越性．
Bibliography:XU Yu-Hua TIAN Zun-Hua ZHANG Yue-Qiang ZHU Xian-Wei ZHANG Xiao-Hu （1. College of Aerospace Science and Engineering, National Uni- versity of Defense Technology, Changsha 410073 2. Hunan Key Laboratory of Videometrics and Vision Navigation, Chang- sha 410073）
In this paper, we present a novel human body contour tracking method, which combines color and depth cues of RGB-D images adaptively in the level set framework. We model the body object by the active contour. A superpixel-based locally adaptive weight map is designed to determine the importance of the depth cue in the evolution of the active contour. The depth-based external forces for the active contour are derived from the gradient vector flow （GVF） generated from the edges of the depth image and the confidence map generated from the depth models of the object/background, while the color-based external force is derived from the confidence map generated from the color models of the object/background. The three external forces are integrated by the adaptiv
ISSN:0254-4156
1874-1029
DOI:10.3724/SP.J.1004.2014.01623