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An ultra-fast human detection method for color-depth camera

机译：彩色深度相机的超快速人体检测方法

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Real-time human detection is important for a wide range of applications. The task is highly challenging due to occlusions, complex backgrounds, and variation of human poses. We propose a cascade-structured approach to real-time human detection in cluttered and dynamic environments with both color and depth data seamlessly incorporated. The first stage efficiently exploits depth data which generates a set of physically plausible yet over-detected candidates. These candidates are then purified by another two filters: a knowledge based human upper portion locator and a data-driven learning based filter. Experimental results show high detection accuracy achieved by the proposed method at 80-140 fps on a single CPU core (without GPU acceleration). (C) 2015 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：实时人体检测对于广泛的应用非常重要。由于遮挡，复杂的背景以及人体姿势的变化，该任务具有很高的挑战性。我们提出了一种级联结构的方法，可以在杂乱和动态环境中无缝结合颜色和深度数据，以进行实时人体检测。第一阶段有效利用深度数据，该数据生成一组在物理上似乎合理但被过度检测的候选对象。然后，通过另外两个过滤器来净化这些候选对象：基于知识的人体上部定位器和基于数据驱动的学习的过滤器。实验结果表明，该方法在单个CPU内核上以80-140 fps的速度实现了很高的检测精度（没有GPU加速）。 （C）2015 Elsevier Inc.保留所有权利。

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