Özetçe -Derinlik algılayıcılarının tüketici kullanımına uygun hale gelmesiyle birlikte, derinlik imgelerinden insan sezimi ve takibi üzerindeki araştırmalar hız kazanmıştır. Derinlik bilgisi, nesnelerin arkaplandan ayrılmasını kolaylaştırmakta, ayrıca bulunan nesnelerin 3B uzayda konumlandırılmasına olanak saglamaktadır. Bu çalışmada, ev, ofis, kafe gibi iç ortamlardan alınmış, insanların çok çeşitli pozlarda bulundugu derinlik imgelerinden oluşan yeni bir veritabanı sunulmaktadır. Hareketsiz insanların sezimi için yeni bir yöntem önerilmiş, bu yöntem yeni veritabanımız üzerinde denenmiştir. 1 Anahtar Kelimeler-insan sezimi, derinlik imgesi, Microsoft KinectAbstract-With the development of consumer depth sensors, research on human detection and tracking from depth images has gained momentum. Depth information facilitates the extraction of objects from the background, and enables localization of these objects in 3D space. In this work, we present a new dataset of depth images acquired from indoor environments, such as home, office, coffee shop, where people are present in a variety of poses. We propose a new method for detection of unmoving humans, and test our algorithm on our new dataset.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.