过滤检测后的形状跟踪

Posted 2023-02-21

【中文标题】过滤检测后的形状跟踪

【英文标题】：Shape tracking after filtered detection

【发布时间】：2011-02-18 20:08:01

【问题描述】：

我正在使用 kinect 做计算机视觉软件。我有我的程序设置，以便它过滤掉超出一定距离的所有东西，一旦有东西进入到足够近的地方，大到足以成为一只手，我的程序就会假设它是。

但是，我想扩展此功能。目前，如果手离开深度过滤区域，软件将不再跟踪它的位置。认出手后，如何随手随手，不分深浅？

【参考方案1】：

我没有使用过 Kinect 控制器，但是一旦我使用激光扫描仪返回了范围，但仅限于水平面。但是我们使用的技术也可以应用于 Kinect。

当我们找到一个我们想要识别的对象时，我们计算了对象的中心点[X,Y]（对于 Kinect 来说是[X,Y,Z]）。对于下一个“帧”，我们从[X,Y] 中查找给定半径r 内的所有点，对于我们找到的这些点，我们计算了一个新中心[X,Y]，我们将其用于下一个“帧”等等。

我们使用最大可能的对象速度和帧速率来计算可能的最小r，以确保对象不会在两个测量帧之间逃离我们的跟踪。

【参考方案2】：

您可以查看 Mean Shift Tracking： http://www.comp.nus.edu.sg/~cs4243/lecture/meanshift.pdf

然后，即使 blob 变小或变大（更远或更近），也可以跟踪它。

【参考方案3】：

我没有使用过 Kinect 控制器，但您可以尝试在以下位置实现的快速模板匹配算法： https://github.com/dajuric/accord-net-extensions

只需使用您的深度图像而不是标准灰度图像。样品包括在内。

附： 该库还提供了其他跟踪算法，例如卡尔曼滤波、粒子滤波、JPDAF、Camshift、Mean-shift（包括样本）。