Depth-Based Human Detection Considering Postural Diversity and Depth Missing in Office Environment
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Intelligent Human Detection Based on Depth Information
K a i s F c a v t t d F p c a F h p 1 i s i r c o c f h d b w h b s F b h s e w o S This paper system based Kinect to find and resolve o nto three pa selection, fea First, the component la according to vertically in ge the distances the human sh distance trans Finally, the ch parts of the concept, and according to th From the exp humans with problems. 1. Introdu Recently, mages or vi studied be...
متن کاملPersian sign language detection based on normalized depth image information
There are many reports of using the Kinect to detect hand and finger gestures after release of device by Microsoft. The depth information is mostly used to separate the hand image in the two-dimension of RGB domain. This paper proposes a method in which the depth information plays a more dominant role. Using a threshold in depth space first the hand template is extracted. Then in 3D domain the ...
متن کاملExpression of rainbow considering depth
虹は自然現象の中でも発生条件の厳しいものであるが、映画やドラマ等の映像で用いられることが多い。虹は、空 気中の水滴内部での光の反射によって起こる現象であり、この光反射をモデル化することで、CGによる表現が可能で ある。しかし、CGによって表現された虹を撮影映像に合成する技術に関しては、まだ議論の余地があると考えられる。 本報告では、CGで生成した虹を実写画像に合成する手法を提案する。提案手法では、まず実写画像に撮影された各 物体の奥行きを仮想することで、3次元仮想空間を構築する。続いて、ユーザによって定められた位置に虹が見られ るように、太陽光線方向を設定し、また3次元仮想空間全体に対して大気中の水滴分布を設定する。そして、実写画 像における各画素について、空気中の水滴内部を反射して視点に到達する虹の光の強度を算出する。以上の処理手順 により、視点と背景物体との距離による虹の見え方の...
متن کاملHuman Detection in Top-View Depth Image
The paper presents an efficient and reliable feature descriptor for human detection in a top-view depth image that uses two statistical values of mean and standard deviation. Human detection performance of our descriptor outperform Rauter that use mean value and Simplified Local Ternary Pattern (SLTP). To evaluate the human detection performance using our descriptor, we capture 559 positive and...
متن کاملRecovering Missing Depth Information from Microsoft’s Kinect
This paper presents a technique to estimate missing depth information obtained from the Microsoft Kinect. Due to the limitations of the depth sensing technology used by the Kinect, a significant loss and noise incurs when capturing depth information. The paper describes the steps needed to go from raw depth, as captured by Kinect, to a point cloud representation of the recovered missing data. O...
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ژورنال
عنوان ژورنال: IEEE Access
سال: 2019
ISSN: 2169-3536
DOI: 10.1109/access.2019.2892197