Advisor: Prof. Chin-Shyurng Fahn

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Location: RB307-3

Designer: Yu-Ta Lin

基於主成份分析法辨識人體輪廓姿勢

 

  在本論文中,我們提出一個使用主成份分析的方法來即時辨識人體姿勢。由於一般人體的姿勢在二維投影空間中都有其固定的形狀與輪廓,它們可藉由主成份分析法產生一個特徵空間作為辨識的模型,其中我們定義出多種主要以手的擺動姿勢來作為測試的依據。在整個辨識系統中,包含了找出分辨前景與背景的閥值和濾除雜訊的前處理,如此可以得到更完整的前景。一開始整個系統是使用背景相減法及前景的前處理。背景相減法是將影像減去背景而得到一個較為粗糙的前景,此方法必須先找出適當的閥值,再將影像二值化之後,可以大略地分出前景與背景,隨後採用數理形態學中的斷開與閉合動作來去除雜訊,並且再尋找出相連區塊而得到一個完整的前景。接著,找出前景的輪廓並將它們排序並且記錄起來,當作主成份分析法的樣本資料。於實驗裡,我們採用十五種不同的姿勢,而每種姿勢有十個樣本,也就是總共訓練了一百五十個樣本,做為主成份分析法的辨識模型,再從中找出最重要的投影向量,而對應的姿勢可經由輸入影像與訓練樣本中最小的向量距離來決定。截至目前的實驗結果顯示我們的方法能夠正確並且快速的辨識人體的姿勢。