基于散斑的三维体感交互系统

为了提高基于投影散斑的体感交互算法的精度和效率,提出采用零均值归一化互相关算子(ZNCC)恢复深度信息的快速计算方法,并通过引入特征筛选的分级决策树构建了姿态分类器.首先采用ZNCC在三维场景重建中求取散斑图像的视差,由三角化测量根据视差值反算目标场景的深度图像,基于GPU并行架构和改进的计算公式,解决ZNCC的冗余计算问题;然后采用改进的随机森林算法在姿态估计中完成人体部件分类,由mean shift算法实现关节点和骨骼提取,通过特征筛选机制去除无效特征降低训练数据的特征空间维度,并根据人体姿态动作的特点在决策树的组合中用分级决策思想提高预测精度.最终实现了系统的整体集成,通过实验验证了该方法的有效性.

基于改进的随机森林的人体部件识别

姿态估计是自然人机交互最为重要的环节,人体部件识别是姿态估计的重要步骤。本文介绍了一种基于特征预筛选的改进的随机森林的方法来识别人体各个部件。与传统的随机森林构造不同,在该方法中,对于特征空间十分庞大的实例给出了特征预筛选方法,使得每个分裂节点的特征子集更为高效。该方法既保证了树与树之间的独立,又保证了每棵树的分类性能。在树与树之间的组合中,根据人体部件构造,引入了和分层树的组合模型方式,提高了差异较小类的分类性能,进而提高了森林的准确性。

爱是穿过暗云的那束光

3月12日起,因为新冠疫情,上海市中小学全部调整为线上教学。在这段特殊的日子里,相信每个人都有许多值得书写的记忆,都有许多值得印刻的画面,都有许多值得珍藏的感悟……本期“读写聚焦”依旧为大家摘录部分同学在疫情之下写下的文字,看看在他们眼中,爱是如何穿过暗云,驱散雾霾,让疫情之下的人们看到光,追随光……