【摘 要】
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在家庭服务机器人系统中,目标的检测识别是一个非常关键的部分,其为机器人开展后续工作奠定了基础。本文针对家庭服务机器人系统中所涉及的部分目标识别问题,从检测目标、提
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在家庭服务机器人系统中,目标的检测识别是一个非常关键的部分,其为机器人开展后续工作奠定了基础。本文针对家庭服务机器人系统中所涉及的部分目标识别问题,从检测目标、提取特征、识别目标三个方面做了详细深入的研究。 首先,为了能够在复杂的家庭环境中准确的检测到目标体并提取其特征,本文结合Kinect摄像头的特点,融合其彩色图像、深度图像、骨骼图像信息,通过对图像预处理,完成了对人体目标的颜色特征和几何特征的提取。对于手势目标,在得到人体目标的基础上,通过对Kinect获取的深度图像投影、修复、阈值化处理提取了手势区域的空间分布特征。对于特定场景,提取了其全局颜色信息及在无监督模式的PCA特征。 其次,针对不同目标提取的不同特征,在识别阶段,文中提出了不同的识别算法。对于应用于特定人跟随的人体目标,需要能够被快速准确的识别出来,因此,文中选择了直方图相交和阈值法识别人体目标;对于手势目标和场景目标的识别,分别建立了基于贝叶斯的分类器。此外,对于场景目标,根据识别结果能够完成场景特征库的在线更新。 最后,在家庭服务机器人系统平台上,通过C和C++混合编程,实现了对文中方法在家庭服务机器人系统上的应用。系统测试表明,对于人体目标和手势目标本文中的目标检测方法在复杂环境、有光照变化、相似颜色干扰的情况下依然能够正确的检测出目标并提取其相应的特征;识别算法能够满足家庭服务机器人系统对这些目标的识别要求。
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