人体背部动态识别与跟踪方法

摘要：

为了准确、快速地跟踪人体,本文以人体背部为研究对象,提出了一种融合空间运动变换矩阵及点云粗-精配准算法的动态识别与跟踪方法.首先,采用直通滤波和统计滤波以及背景去除分割初始场景点云,识别出目标人体,再基于人体背部几何特征,利用微元分割法进行背部划分(即获得目标区域);其次,提取内部形状描述子(ISS)关键点简化背部点云,并结合快速点特征直方图(FPFH)通过采样一致性(SAC-IA)算法和迭代最接近点(ICP)算法进行点云配准,并通过相邻两帧点云配准结果,获得背部空间运动变换矩阵.通过分别与3Dcs-ICP算法和普通粗-精配准算法跟踪实验发现,本文提出算法运行时间明显减少,目标区域在X、Y和Z方向的平均均方根误差分别为0.264 cm、0.261 cm和0.517 cm.实验结果表明:此方法可提高人体背部识别速度和准确度,也为其他人体器官的跟踪与识别提供参考.

关键词：康复辅助机器人、动态识别与跟踪、空间变换、点云配准

所属期刊栏目：13

分类号：TP242.3(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划2020YFC2005800

在线出版日期：2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：46-51,57