[发明专利]一种基于Kinect的多模型融合视频人手分割方法有效
| 申请号： | 201310118064.7 | 申请日： | 2013-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN103226708A | 公开（公告）日： | 2013-07-31 |
| 发明（设计）人： | 金连文;叶植超;张鑫 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 蔡茂略 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Kinect的多模型融合视频人手分割方法，包括如下步骤：（1）捕捉视频信息；（2）分别对视频中的图像进行分割得到深度模型、肤色模型和背景模型的分割结果，分割结果的表现形式为二值图；（3）计算三个分割结果的两两重叠率，作为衡量它们各自分割效果好坏的特征，把三个重叠率输入到神经网络；（4）神经网络输出三个系数（即置信系数），置信系数表示出三个模型各自的可靠性，三个分割结果经由置信系数进行加权；（5）对加权后的三个模型分割结果进行线性叠加；（6）叠加的结果经过阈值函数输出最终的二值图，最后分割得到的视频人手区域；（7）更新背景模型。具有成本低和灵活性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kinect 模型 融合 视频 人手 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Kinect的多模型融合视频人手分割方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）捕捉视频信息；（2）使用深度模型、肤色模型和背景模型分别对视频中的每一帧图像进行分割，得到深度模型分割结果、肤色模型分割结果和背景模型分割结果，所述深度模型分割结果、肤色模型分割结果和背景模型分割结果均为二值图；（3）计算深度模型的分割结果、肤色模型的分割结果和背景模型的分割结果的两两重叠率，把所述的三个重叠率输入到神经网络；（4）神经网络输出置信系数，所述置信系数表征深度模型的可靠性、肤色模型的可靠性和背景模型的可靠性，所述深度模型的分割结果、肤色模型的分割结果和背景模型的分割结果经由置信系数进行加权；（5）对加权后的深度模型分割结果、肤色模型分割结果和背景模型分割结果进行线性叠加；（6）叠加后的结果经过阈值函数输出二值图，得到视频人手区域；（7）利用步骤（6）得到的非手部区域更新背景模型。
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