基于头肩模型的人体识别方法
[Abstract]:A human body recognition method based on head-shoulder model is proposed to meet the requirements of mobile robot tracking specific human body. Firstly, all human head-shoulder models are extracted from the images obtained after physical examination. Then the Hu invariant moments of each head-shoulder model are extracted as feature vectors, and the head-shoulder models are classified as positive, back or side according to a certain threshold. Finally, a K nearest neighbor (K Neare nearest neighbor) classifier is used to determine which head-shoulder model belongs to the human body to be tracked by the mobile robot, and the experimental results show that the method has a higher average recognition accuracy of 98.3 and meets the real-time requirements.
【作者单位】： 北京工业大学信息学部;计算智能与智能系统北京市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61375086) 北京市自然科学基金项目 北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ201610005010)
【分类号】：TP391.41;TP242
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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本文编号：2132220
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