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针对目前协同交互情境下,因遮挡和接触等因素引发的多人协作身份识别错误问题,提出一种双视图耦合的多用户身份识别方法.借助深度相机,分别通过骨骼运动跟踪和卡尔曼滤波建立双视图运动跟踪.利用双视图的用户运动跟踪数据构建相互关联的耦合有限状态机,对耦合关系中的具体运动状态进行分析,建立规则算法;引入实时正误标记值进行多用户身份识别的实时监控与耦合矫正.所提方法与基于单视图的多用户身份识别方法进行对比实验,结果表明,在协同交互情境下所提方法对多用户身份识别更具有鲁棒性. 相似文献
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