This paper investigates on a approa

This paper investigates on a approach of how to extract and track multiple subjects from a sequence of depth images.The Kinect camera is used to obtain a depth image revealing the depth information of a scene.Our proposed system includes the object clustering module to segment different isolated regions correspondent to objects in a deptg image and foreground detection module to find moving regions from a sequence of frames.The combination of the two modules let us know which object is moving within a sequence of frames to locate a human subject.In order to extract the depth silhouettes of multiple subject during time,we propose the use of matching algorithm between two consecutive frames to track their movements.we evaluate the algorithm with a long seqiemce of frams within a complex environment containing backgrounds with fumiture and show how the algorithm is able to precisely extract and separate different human subjects with a fash processing speed.Therefore,the proposed approach is suitable for widely practical applications working with human activity recognition,human pose extimation and human tracking from depth images

Kết quả (Việt) 1:

Bài báo này điều tra về cách làm thế nào để trích xuất và theo dõi nhiều đối tượng từ một chuỗi các hình ảnh độ sâu. Máy ảnh Kinect được sử dụng để có được một hình ảnh sâu tiết lộ thông tin chi tiết của một cảnh. Hệ thống đề xuất của chúng tôi bao gồm các đối tượng clustering mô-đun để phân khúc phóng viên vùng cô lập khác nhau cho các đối tượng trong một deptg hình ảnh và phía sau phát hiện module để tìm các khu vực di chuyển từ một chuỗi các khung. Sự kết hợp của hai mô-đun cho chúng tôi biết đối tượng đang chuyển động trong một chuỗi các khung hình để xác định vị trí một đối tượng của con người. Để trích xuất các bóng chiều sâu của nhiều chủ đề trong thời gian, chúng tôi đề xuất việc sử dụng các thuật toán kết hợp giữa hai khung liên tiếp để theo dõi của movements.we đánh giá các thuật toán với một seqiemce dài của frams trong một môi trường phức tạp có nguồn gốc với fumiture và hiển thị như thế nào các thuật toán có thể chính xác giải nén và riêng biệt đối tượng khác nhau của con người với một thời trang chế biến tốc độ. Vì vậy, cách tiếp cận được đề xuất là thích hợp cho các ứng dụng thực tế rộng rãi làm việc với công nhận hoạt động của con người, con người gây ra extimation và con người theo dõi từ hình ảnh sâu

Kết quả (Việt) 2:

Giấy này điều tra về một cách tiếp cận như thế nào để trích xuất và theo dõi nhiều đối tượng từ một chuỗi các sâu máy ảnh images.The Kinect được sử dụng để có được một hình ảnh sâu để lộ các thông tin chi tiết của một hệ thống scene.Our đề xuất bao gồm các mô-đun đối tượng tập hợp để phân khúc khác nhau cô lập khu vực phóng viên đến các đối tượng trong một hình ảnh deptg và mô-đun phát hiện phía sau để tìm di chuyển vùng từ một chuỗi các frames.The sự kết hợp của hai mô-đun cho chúng tôi biết đối tượng được di chuyển trong một chuỗi các khung hình để xác định vị trí một trật tự subject.In con người trích xuất các bóng sâu về nhiều chủ đề trong thời gian, chúng tôi đề xuất việc sử dụng các thuật toán giữa hai khung hình liên tiếp phù hợp để theo dõi movements.we họ đánh giá các thuật toán với một seqiemce dài frams trong một môi trường phức tạp có chứa hình nền với fumiture và hiển thị độ của thuật toán là có thể trích xuất chính xác và đối tượng con người khác nhau riêng biệt với một speed.Therefore chế biến fash, phương pháp đề xuất là phù hợp cho các ứng dụng thực tế rộng rãi làm việc với công nhận hoạt động của con người, con người đặt ra extimation và theo dõi con người từ hình ảnh sâu