基于軌跡基的非剛體運動恢復研究.pdf

1、運動恢復，即從圖像序列的二維特征點恢復出其三維結(jié)構(gòu)信息和運動信息，是模式識別和計算機視覺領域中一項很重要的研究。目前該技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于服裝及織物的仿真、視頻監(jiān)控、安防等各種領域。其中的非剛體運動恢復，因其復雜的結(jié)構(gòu)和不規(guī)則的形狀，而成為一項更為困難的工作。
　　當前的非剛體運動恢復大都是在形態(tài)空間中，即把非剛體的三維結(jié)構(gòu)看成是一系列形態(tài)基的線性加權(quán)組合。由于形態(tài)基的局限性，對于不同的運動類型要用不同的形態(tài)基，比如走路和喝水的運動

2、恢復中要用不同的形態(tài)基，因此在形態(tài)空間中進行恢復亦會造成較大的誤差。為解決這個問題，可以將非剛體結(jié)構(gòu)看作是一系列預定義軌跡基的線性加權(quán)組合，實現(xiàn)在軌跡空間的運動恢復。而且，現(xiàn)有的非剛體運動恢復大都是在正交投影模型或是弱透視投影模型下進行的，而這些投影方法都屬于仿射模型，是真實攝像機模型的近似。其中正交投影模型完全忽略了深度信息和位置信息，弱透視投影模型雖未忽略深度信息，但卻丟失了物體的位置信息。且這些近似方法只有在物體的深度信息變化不明

3、顯時才成立，當物體深度信息變化較大是會造成較大的誤差甚至使非剛體的運動恢復成病態(tài)。
　　針對這些問題，本論文進行了相關(guān)的研究，主要工作如下:
　　1、實現(xiàn)了在軌跡空間中的從圖像序列中恢復非剛體三維結(jié)構(gòu)和運動信息。由于形態(tài)基的局限性，因此基于三維空間中特征點的時間平滑性，可以將其表示為一系列軌跡基的線性加權(quán)組合。通過的形態(tài)基和軌跡基的對偶性，可以將形態(tài)空間的運動恢復變換到軌跡空間中。通過對不同軌跡基類型和數(shù)目的恢復效果分析，選

4、取合適軌跡基種類及數(shù)目。由于軌跡基的獨立性且可以預定義，因此可以減少誤差積累，提高運動恢復的穩(wěn)定性和精確性。
　　2、提出一種迭代算法，在軌跡空間中，通過二維圖像特征點序列，實現(xiàn)透視投影模型下的非剛體運動恢復。目前的算法大都是在弱透視投影模型下進行的，該模型是對真實透視投影模型的近似，忽略了位置信息，會造成較大的誤差。本文根據(jù)透視投影模型和弱透視投影模型之間的關(guān)系，對特征點矩陣進行加權(quán)，通過迭代算法來不斷逼近實現(xiàn)透視投影模型下的運