Abstract-People upptäckt är en nyckelfråga för robotar och intelligenta system dela ett utrymme med människor. Tidigare verk har använt kameror och 2D- eller 3D-seriesökare för denna uppgift. I detta dokument presenterar vi en ny metod för att upptäcka människor när det gäller RGB-D-data. Vi hämtar inspiration från Histogram of Oriented Gradients (HOG) detektor för att utforma en robust metod för att upptäcka människor i tät djupdata, som kallas Histogram of Oriented Deephs (HOD). HOD kodar riktningen för djupförändringar lokalt och förlitar sig på en djupinformerad skalrymdssökning som leder till en 3-faldig acceleration av detektionsprocessen. Vi föreslår då Combo-HOD, en RGB-D-detektor som probabilistiskt kombinerar HOD och HOG. Experimenten inkluderar en omfattande jämförelse med flera alternativa detektionsmetoder inklusive visuell HOG, flera varianter av HOD, en geometrisk persondetektor för 3D-punktmoln och en Haar-baserad AdaBoost-detektor. Med en lika felfrekvens på 85% i ett område upp till 8m, visar resultaten robustheten hos HOD och Combo-HOD på en verklig datamängd som samlats in med en Kinect-sensor i en befolkad inomhusmiljö.
Spinello och Arras REF föreslog en ny detekteringsalgoritm för människor som heter Histogram of Orientated Depths (HOD), inspirerad av HOG-funktioner men med hjälp av djupgradienter istället.
People detection in RGB-D data
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}