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基于深度图像的人体关节点定位方法DOI: 10.7682/j.issn.1673-1522.2016.05.008 Keywords: 深度图像 随机森林 深度梯度特征 关节位置定位 Abstract: 提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求
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