过滤检测后的形状跟踪

Question

我正在使用kinect来做计算机可视化软件。我有我的程序设置，以便它过滤掉超出一定距离的所有内容，一旦某些东西足够接近足够大而成为一只手，我的程序就会假设它。

但是，我想扩展此功能。目前，如果手离开深度过滤区域，则软件不再跟踪其位置。无论深度如何，我如何在识别出它后跟随手？

Answer 1

我没有使用Kinect控制器，但是一旦我使用激光扫描仪回放范围，但只能在水平面上。但我们使用的技术也可以应用于Kinect。

当我们找到想要识别的对象时，我们计算了对象[X,Y]的中心点（Kinect为[X,Y,Z]）。对于下一个“框架”，我们查找了来自r的给定半径[X,Y]内的所有点，对于我们发现的那些点，我们计算了一个新的中心[X,Y]，我们将其用于下一个“框架” “等等。

我们使用最大可能的物体速度和帧速率来计算可能的最小r，以确保物体不会从两个测量帧之间的跟踪中逃脱。

Answer 2

您可以查看Mean Shift Tracking： http://www.comp.nus.edu.sg/~cs4243/lecture/meanshift.pdf

然后即使它变得更小或更大（更远或更近），也可以跟踪blob。

Answer 3

我没有使用过Kinect控制器，但您可以尝试在以下位置实现快速模板匹配算法： https://github.com/dajuric/accord-net-extensions

只需使用深度图像代替标准灰度图像。样本包括在内。

P.S。 该库还提供其他跟踪算法，如卡尔曼滤波，粒子滤波，JPDAF，Camshift，Mean-shift（包括样本）。