标题：深度图像中的人体检测

Title: People Detection in Depth Images

时间：2012年5月17日16：00

地点：广B104

摘要：检测人体是计算机感知环境的重要任务之一。大部分已有的人体检测算法基于亮度图像数据，容易受到衣着、光照以及复杂背景等因素影响。目前市场上新推出的深度传感器，如微软的Kinect和华硕的Xtion Pro，可以获取环境的深度信息。使用包含三维信息的深度图像进行人体检测可以降低衣着、光照以及复杂背景等因素影响。我们针对深度图像的特点，设计了用于人体检测的特征HDD和SLTP。这类特征可以很好的描述人体的形状。我们采集了两个大规模数据库，一个使用TOF相机采集，一个使用Kinect采集。在大规模的数据库上验证了我们提出的新特征具有较高的检测率以及较高的效率。

报告人介绍：

于仕琪，博士，副教授。2002年自浙江大学竺可桢学院获得计算机科学与技术学士学位，2007年自中科院自动化所获得模式识别与智能系统博士学位。2007年至2010年在中科院深圳先进技术研究院历任助理研究员和副研究员。2010年至今在深圳大学计算机与软件学院，任副教授。研究方向为计算机视觉和模式识别。近年来在计算机视觉领域国际期刊和会议表文章10余篇，编著书籍2册，申请国家发明专利5项（已授权2项）。