基于人脸检测和关键点识别的快速人体组件划分
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q u i c k l y l o c a t e t h e a p p r o x i ma t e p o s i t i o n o : f t h e h u ma n b o d y .T h e n we o b t a i n a c c u r a t e b o d y c o n t o u r b y C a n n y e d g e d e t e c t i o n .F i n a l l y we d e s i g n
a n d i mp l e me n t t h e e f f i c i e n t s t o r a g e a n d r e t r i e v a l me t h o d i n o r t h o g o n a l l i s t or f ma t ,a n d a c h i e v e t h e b o d y c o mp o n e n t s s e g me n t a t i o n wh i c h i s
( D e p a r t m e n t o fC o m p u t e r & e we a n d T e c h n o l o g y ,N a n j i n g U n i v e r s i t y ,N a n j i n g 2 1 0 0 9 3 ,J i a n g s u , C h i n a ) 。 ( S t a t e K e y L a b o r a t o  ̄f o r N o el v S o tw f a r e T e c h n o l o g y a t N a a j i n g U n i v e r s i t y ,N a n j i n g 2 1 0 0 9 3, J i a n g s u ,C h i n a)
第3 0卷第 1 期
2 0 1 3年 1月
计 算机应 用 与软件
Co mpu t e r Ap p l i c a t i o n s a n d S o f t wa r e
V0 l _ 3 0 No . 1
J a n .2 0 1 3
基 于 人 脸 检 测 和 关 键 点 识 别 的快 速 人体 组 件 划 分
h u ma n b o d y i n t o i n d i v i d i f a l r e g i o n s s u c h a s t h e h e a d ,l i mb s ,l e g s a n d e t c .,a n d i s n a i mp o r t a n t b a s i s i n r e g a r d t o t h e f o l l o w- u p r e s e a r c h e s
FAST SEGM ENTATI oN oF HUM AN BoDY CoM PoNENTS BAS ED ON FACE
DETECTI oN AND KEY P oI NT RECOGNI T I oN
Ma Xu a n
Ya n g Ru o y u
马 旋 杨若瑜
( 南 京大学计 算机科 学与技术 系 江苏 南京 2 1 0 0 9 3 ) ( 南京大学 软件新技 术国家重点实验室 江苏 南京 2 1 0 0 9 3 )
摘
要
人体组件划分用来检 测视频帧或静态 图像 中的人体 , 并将其划分为头部和 四肢等独立 区域 , 是人体精确 三维重建和动作
i n c l u d i n g t h e p r e c i s e t h r e e — d i me n s i o n a l h u ma n b o d y r e c o n s t r u c t i o n a n d mo t i o n r e c o g n i t i o n . We p r e s e n t a n e w s e g me n t a t i o n a l g o r i t h m f o r h u ma n b o d y c o mp o n e n t s ,wh i c h i s ma i n l y or f i ma g e s o f h u ma n b o d y w i t h o u t o v e r l a p p e d l i mb s .F i r s t ,we u s e f a c e d e t e c t i o n t e c h n o l o g y t o
识别等后续研 究的重要基 础。提 出一种新的人体组件划分算法 , 算法主要针对无肢体重叠的人体 图像 , 首先利用人脸检测技术快速 定位人体大致 范围, 再通过边缘检测获取准确 的人体 轮廓 , 最后设计并使用 高效 的十字链 表存储和 检索方法 , 完成基于 轮廓 关键 点
查找 的人体组件 划分 。实验表 明该 方法具有较好 的实 时性和准确 率。 关键 词 中图分类号 人体 组件 划分 T P 3 9 1 人脸检测 边缘检测 十 字链表 关键 点 文献标识 码 A D O I : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 0 — 3 8 6 x . 2 0 1 3 . O 1 . 0 7 0
Ab s t r a c t S e g me n t a t i o n o f h u ma n b o d y c o mp o n e n t s i s u s e d t o d e t e c t t h e h u ma n b o d i e s i n s t a t i c i ma g e s o r v i d e o f r a me s .I t s e p a r a t e s t h e
q u i c k l y l o c a t e t h e a p p r o x i ma t e p o s i t i o n o : f t h e h u ma n b o d y .T h e n we o b t a i n a c c u r a t e b o d y c o n t o u r b y C a n n y e d g e d e t e c t i o n .F i n a l l y we d e s i g n
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第3 0卷第 1 期
2 0 1 3年 1月
计 算机应 用 与软件
Co mpu t e r Ap p l i c a t i o n s a n d S o f t wa r e
V0 l _ 3 0 No . 1
J a n .2 0 1 3
基 于 人 脸 检 测 和 关 键 点 识 别 的快 速 人体 组 件 划 分
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FAST SEGM ENTATI oN oF HUM AN BoDY CoM PoNENTS BAS ED ON FACE
DETECTI oN AND KEY P oI NT RECOGNI T I oN
Ma Xu a n
Ya n g Ru o y u
马 旋 杨若瑜
( 南 京大学计 算机科 学与技术 系 江苏 南京 2 1 0 0 9 3 ) ( 南京大学 软件新技 术国家重点实验室 江苏 南京 2 1 0 0 9 3 )
摘
要
人体组件划分用来检 测视频帧或静态 图像 中的人体 , 并将其划分为头部和 四肢等独立 区域 , 是人体精确 三维重建和动作
i n c l u d i n g t h e p r e c i s e t h r e e — d i me n s i o n a l h u ma n b o d y r e c o n s t r u c t i o n a n d mo t i o n r e c o g n i t i o n . We p r e s e n t a n e w s e g me n t a t i o n a l g o r i t h m f o r h u ma n b o d y c o mp o n e n t s ,wh i c h i s ma i n l y or f i ma g e s o f h u ma n b o d y w i t h o u t o v e r l a p p e d l i mb s .F i r s t ,we u s e f a c e d e t e c t i o n t e c h n o l o g y t o
识别等后续研 究的重要基 础。提 出一种新的人体组件划分算法 , 算法主要针对无肢体重叠的人体 图像 , 首先利用人脸检测技术快速 定位人体大致 范围, 再通过边缘检测获取准确 的人体 轮廓 , 最后设计并使用 高效 的十字链 表存储和 检索方法 , 完成基于 轮廓 关键 点
查找 的人体组件 划分 。实验表 明该 方法具有较好 的实 时性和准确 率。 关键 词 中图分类号 人体 组件 划分 T P 3 9 1 人脸检测 边缘检测 十 字链表 关键 点 文献标识 码 A D O I : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 0 0 0 — 3 8 6 x . 2 0 1 3 . O 1 . 0 7 0
Ab s t r a c t S e g me n t a t i o n o f h u ma n b o d y c o mp o n e n t s i s u s e d t o d e t e c t t h e h u ma n b o d i e s i n s t a t i c i ma g e s o r v i d e o f r a me s .I t s e p a r a t e s t h e