技术博客

浙江大学与香港大学联合研发的“Prior Depth Anything”技术实现了零样本优化任意深度图的重大突破。该技术融合稀疏深度传感器数据与人工智能，无需额外训练即可一键完成深度图的补洞、降噪与超分辨率提升，显著增强手机、车载系统及AR眼镜等设备的三维视觉感知能力。其创新性在于直接优化VGGT等主流3D模型的深度输出质量，在深度补全、超分和修复任务中刷新多项记录，推动实时高精度三维视觉的广泛应用。

本文旨在探讨并实现一系列基于深度图的人体检测方法，重点介绍如何运用机器学习技术，特别是支持向量机（SVM）分类器，来进行高效准确的人体识别。文中详细描述了从图像特征提取到模型训练的核心步骤，并介绍了多尺度滑窗技术在处理整幅图像时的应用。此外，文章提供了丰富的代码示例，帮助读者更好地理解和实现基于机器学习的深度图人体检测方法。