3.2 Evaluation of Human Extraction

3.2 Evaluation of Human Extraction from a
Sequence of Depth Images
We evaluated our proposed algorithm to extract human subjects
from a sequence of frames recorded by the camera lCinect. The
two different scenes including a room and corridor have been
tested in our experiments. We recorded 800-4500 frames for each
depth sequence. The human extraction results are analyzed
through subjective evaluation. That means we computed the
extraction accuracy by counting how many flames were correctly
processed over the total number of depth images within a
sequence. The overall accuracy results are given in Table 4 and
the human extraction are shown in Fig. 9 respectively. Here, the
maximum number of persons are allowed to enter a sense is two.
Examples of failed detection are given in Fig. 10. Obviously, the
proposed algorithm is able to detect and extract human subjects
within complex background. However. touching between subjects
as well as a subject with big regions of the background causes the
region growing failed to determine an exact boundary of the
human subject.
In overall. the whole system is implemented on a laptop using
Intel Core is 2-5 Gliz CPU with multiple cores where a single
thread on a single core is utilized for the computations. In
average, the algorithm is able to process 6ofps with a depth image
of QGVA 32ox 240 resolution. that is fast for realtime
applications.

Kết quả (Việt) 1:

3.2 đánh giá con người khai thác từ mộtChuỗi các độ sâu hình ảnhChúng tôi đánh giá thuật toán của chúng tôi đề xuất để trích xuất các đối tượng của con ngườitừ một chuỗi các khung hình được ghi lại bởi máy ảnh lCinect. Cáchai cảnh khác nhau, bao gồm một phòng và hành lang đãthử nghiệm trong các thí nghiệm của chúng tôi. Chúng tôi ghi lại 800-4500 khung cho mỗisâu chuỗi. Kết quả khai thác của con người được phân tíchqua đánh giá chủ quan. Điều đó có nghĩa chúng ta tính cáckhai thác chính xác bằng cách đếm có bao nhiêu ngọn lửa đã một cách chính xácxử lý trong tổng số độ sâu hình ảnh trong mộttrình tự. Kết quả chính xác tổng thể được đưa ra trong bảng 4 vàviệc khai thác của con người được hiển thị trong hình 9. Ở đây, cácsố lượng người tối đa được cho phép để nhập vào một cảm giác là hai.Ví dụ về các phát hiện không được đưa ra trong hình 10. Rõ ràng, cácthuật toán được đề xuất có thể phát hiện và trích xuất các đối tượng của con ngườitrong bối cảnh phức tạp. Tuy nhiên. chạm vào giữa các môn họccũng như với các khu vực lớn trong những nguyên nhân của nền chủ đề cácvùng trồng thất bại trong việc xác định một ranh giới chính xác của cácchủ đề của con người.Trong tổng thể. toàn bộ hệ thống được thực hiện trên một máy tính xách tay bằng cách sử dụngIntel Core là 2-5 Gliz CPU với nhiều lõi đơnCác chủ đề trên một lõi đơn được sử dụng cho các tính toán. ỞTrung bình, các thuật toán có thể xử lý 6ofps với một hình ảnh chuyên sâuQGVA 32ox độ phân giải 240. đó là nhanh chóng cho thời gian thựcCác ứng dụng.

Kết quả (Việt) 2:

3.2 Đánh giá về Nhân Extraction từ một
trình tự của chiều sâu hình ảnh
Chúng tôi đánh giá thuật toán của chúng tôi đề xuất để giải nén tượng của con người
từ một chuỗi các khung hình được ghi lại bằng máy ảnh lCinect. Việc
hai cảnh khác nhau bao gồm cả một căn phòng và hành lang đã được
thử nghiệm trong các thí nghiệm của chúng tôi. Chúng tôi ghi nhận 800-4500 khung cho từng
trình tự chiều sâu. Kết quả khai thác của con người được phân tích
thông qua đánh giá chủ quan. Điều đó có nghĩa là chúng tôi đã tính
chính xác khai thác bằng cách đếm có bao nhiêu ngọn lửa đã được một cách chính xác
gia công trên tổng số hình ảnh sâu bên trong một
chuỗi. Các kết quả chính xác chung được đưa ra trong Bảng 4 và
khai thác của con người được thể hiện trong hình. 9 tương ứng. Ở đây,
số lượng tối đa của người được phép vào một cảm giác là hai.
Ví dụ về các phát hiện không được đưa ra trong hình. 10. Rõ ràng, các
thuật toán đề xuất có thể phát hiện và trích xuất các đối tượng con người
trong nền phức tạp. Tuy vậy. cảm động giữa các môn học
cũng như một chủ đề với các khu vực lớn của nền gây ra các
khu vực đang phát triển không thể xác định một ranh giới chính xác của các
đối tượng của con người.
Trong tổng thể. toàn bộ hệ thống được thực hiện trên một máy tính xách tay sử dụng
Intel Core là 2-5 Gliz CPU với nhiều lõi, nơi một đơn
sợi trên một lõi duy nhất được sử dụng cho các tính toán. Trong
trung bình, các thuật toán có thể xử lý 6ofps với một hình ảnh sâu
của độ phân giải 240 QGVA 32ox. mà là nhanh chóng cho thời gian thực
các ứng dụng.