论文精度1--A Novel 3D Head Multi-feature ConstraintMethod for Human Localization Basedon Multiple Dept

这是一篇基于多深度相机的新型三维头部多特征约束人体定位方法，文章里面用到了多个TOF深度相机来对人体头部进行定位，主要的操作是在深度图像方面，主要有哪些创新点，我总结了一下，大概分三个方面：

第一：

对深度数据进行滤波处理，也就是高斯滤波处理，来以此滤除深度图像里面的噪声并可以抑制深度数据的漂移。

第二：

利用了类似背景切除的方法，将两张深度图的图像进行相减，就是取一帧静止的背景的深度图像为模板，与接下来有人活动的一帧图像的深度图像进行相减，再通过设置阈值来选出我们想要的ROI区域--前景目标。

第三：

提取深度图像的HOD特征，并通过SVM分类器对特征进行训练，通过决策函数来判断是否过拟合和不拟合，并引进了两个新的定义概念，SDH和CSSH来约束上述的条件，这两个概念是由几个公示组成的，具体大家可以看原论文，原论文对HOD和HOG做出了解释：

HOD是计算深度图像的深度差

HOG是计算2D图像的像素的灰度和RGB值的

（我去百度搜了搜关于HOG的知识，觉得这篇文章写的很通透，分享给大家：

网址如下：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/40960756

这篇论文paper的网址我忘记在哪里下载了哈，大家可以去谷歌学术搜索下载。