Abstract-För många människa-robot interaktionsapplikationer, korrekt lokalisering av människan, och i synnerhet endpoints såsom huvudet, händer och fötter, är avgörande. I detta dokument föreslår vi en ny Local Shape Context Descriptor speciellt för att beskriva formen funktioner i endpoint kroppsdelar. Deskriptorn beräknas från kantbilder som erhålls från djupdata som genereras av en tid-av-färd-sensor. Den föreslagna deskriptorn anger avståndet från en referenspunkt till närmaste kanter i jämnt utvalda radiella riktningar. Baserat på denna deskriptor definieras en ny typ av räntepunkt, och en hierarkisk algoritm för att söka bra räntepunkter utvecklas. Intressepunkterna klassificeras sedan som huvud, fötter, händer och andra baserade på inlärda modeller. Systemet är beräkningseffektivt och kan hantera stora variationer i översättning, rotation, skalning och deformation av kroppsdelarna. Systemet testas med hjälp av videor som innehåller en mängd olika rörelser från en allmänt tillgänglig datauppsättning, och visas kunna upptäcka och identifiera endpoint kroppsdelar exakt vid mycket hög hastighet.
I REF beräknas en lokal formkontextdeskriptor från kanter som erhålls från djupbilder för att skapa en malldeskriptor för varje kroppsdelskategori, dvs. huvud, hand och fot.
Local Shape Context Based Real-time Endpoint Body Part Detection and Identification from Depth Images
{'venue': '2011 Canadian Conference on Computer and Robot Vision', 'journal': '2011 Canadian Conference on Computer and Robot Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}