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多摄像机人体姿态跟踪 总被引：2，自引：0，他引：2
人体姿态跟踪是人类行为分析和识别的基础,具有广阔的应用范围。该文以人体的头肩部轮廓构成的Ω形状的曲线作为跟踪目标,利用多摄像机间的位置约束和形状约束,提出了一种基于多摄像机的人体朝向、位置和头肩部轮廓的联合跟踪算法。该算法将多视角头肩部轮廓跟踪和三维空间中的头肩部位置跟踪、朝向检测融合于同一框架中。真实场景实验表明该算法具有良好的鲁棒性和准确性。 相似文献
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基于卷积神经网络的人群计数方法促使人群计数精度取得了显著提高. 然而,密集人群中的人头尺度变化与复杂环境干扰仍是影响网络计数精度的主要因素. 本文提出了一种基于局部-全局双分支网络对密集人群计数. 局部分支主要由尺度感知特征提取模块实现,以建模密集人群中人头的尺度变化. 全局分支主要由位置感知注意力模块实现,以增强网络对人群与背景之间的判别力. 提取到的局部特征与全局特征会送入特征融合分支处理,回归人群密度图. 本文方法在3个常用的人群计数数据集与一个遥感目标计数数据集上进行了实验. 定量与定性结果表明了本文方法的有效性. 相似文献
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