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智能家居移动机器人的人脸识别方法

【摘 要】:

针对人脸识别系统中,单独的RGB图像容易受到背景干扰的问题,提出了一种结合深度图像的实时人脸识别方法。以Turtlebot机器人为载体对原始深度信息进行采样,使用Haar算法对目标深度值检测,快速分离头部背景。运用Hungarian算法与HMM算法相结合的跟踪模式,过滤潜在的干扰信息。最后,在真实场景中,利用所搭建的机器人平台进行单目标和多目标的识别测试实验。结果表明:人脸实时识别的准确率94.3%,头部定位平均76ms,平均识别时间仅为761.17ms。该方法在保持良好精度的情况下具有鲁棒性,可以满足智能家居移动机器人人脸识别的需要。 



【作 者】:李珣李林鹏南恺恺王晓华张蕾;
【单 位】:西安工程大学电子信息学院;
【关键词】:机器视觉; 人脸识别; 目标跟踪; 移动机器人; RGB-D传感器;
【出 处】:《西安工程大学学报》2020年03期
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