深度相機的人物檢測、分割、跟蹤算法，openNI的NITE采用的算法，kinect,華碩xtion
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wuyoy520
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2015-11-06
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RGBD/RGBD/
算法/算法/
user tracker/user tracker/
openni/openni/
kinect/kinect/
人物检测/人物检测/
openopen
kinect 和 華碩 xtion 深度相機的場景分析 (scene analysis) 和用戶跟蹤（user tracking / user tracker）, 核心部分openNI里是封裝在NITE里了。
不管是kinect還是華碩的xtion (openNI)，里面把人定位、分割segmentation並且跟蹤 tracking得都好好啊，而且這也是后續做姿勢識別和骨骼跟蹤的基礎。
找了很久論文沒有看到對應的，最后決定用Google學術搜索專利，啊哈，果然被找到了。openNI里面被封裝起來的多個 generator 的核心算法。實現了從RGBD圖中檢測出人，並摳出完整的人體，並很好地跟蹤。
PrimeSense 專利 Analysis of three-dimensional scenes （專利號：US 8594425）
Gurman A, Yanir T, Brand M, et al. Analysis of three-dimensional scenes: U.S. Patent 8,594,425[P]. 2013-11-26.
這個專利還算比較詳細地寫了如何實現的。總共21頁，7個圖。還有引申有其他的專利說中間的細節部分。
算法的流程圖如下：
1.首先在接收圖片后要地面建模，然后去除地面。這個有個流程圖，后面再貼。
2.再根據背景建模的方法，去除背景檢測出前景。背景建模的條件好多，值得細細看下。
3.識別3D空間內連通的部件。
4.根據多幀數據檢測運動物體集群。
5.最后根據一定的策略檢測出屬於人的部件並連接起來。這一塊策略比較多。
其中地面建模的圖：
詳細還是見專利吧，感覺好復雜。才開始看，希望有大牛可以一起交流。
專利文檔地址： https://www.google.com/patents/US8594425
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