基于體數(shù)據(jù)的三維人體運動分析研究.pdf

1、現(xiàn)實世界中，大多數(shù)的計算機視覺任務(wù)都與人類的活動有關(guān)，比如智能人機接口、虛擬現(xiàn)實、高級用戶接口、智能環(huán)境、娛樂、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、運動分析、醫(yī)學(xué)、教育等。三維人體運動分析是當(dāng)前計算機視覺領(lǐng)域研究的一個熱點和難點。在運動捕獲的過程中，攝像機的數(shù)目越多，得到的三維人體數(shù)據(jù)就越精確，圖像每幀的數(shù)據(jù)量就越大。此外，人們越來越頻繁地通過運動捕獲器獲取三維人體運動數(shù)據(jù)，并被用做實驗當(dāng)中的原始真值。 論文在廣泛閱讀國內(nèi)外文獻資料的基礎(chǔ)上，我們

2、分別在多目攝像機系統(tǒng)和運動捕獲器系統(tǒng)下展開實驗。在多目相機系統(tǒng)中，從視頻數(shù)據(jù)獲取體數(shù)據(jù)，我們對體數(shù)據(jù)進行處理得出人體三維骨架參數(shù)；在運動捕獲器系統(tǒng)中，我們對捕獲器得到的三維人體數(shù)據(jù)進行分析，并得到人體骨架。兩者都取得了較好的實驗結(jié)果。 本文的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在： 1.給出了一種符合人體拓撲結(jié)構(gòu)的標準骨架模型。實驗結(jié)果證明該骨架模型很好地表示了人體運動姿態(tài)的多樣性和穩(wěn)定性。 2.提出了一種從體數(shù)據(jù)中找到骨架運動并且用之

3、來表示人體運動姿態(tài)的算法。實驗結(jié)果證明人體三維骨架模型能夠很好地反應(yīng)人體運動姿態(tài)。 3.提出概率進化算法計算骨架模型參數(shù)。算法中目標優(yōu)化函數(shù)能夠最佳地匹配骨架模型和體數(shù)據(jù)的人體運動。 4.提出了將三維細化算法應(yīng)用到人體姿勢初始化問題的方法。實驗結(jié)果證明該方法自動地得到了第一幀人體骨架參數(shù)。 5.提出了一個從運動捕獲器系統(tǒng)所獲的數(shù)據(jù)計算三維人體骨架的方法。實驗結(jié)果證明該方法能夠得到不同人體形態(tài)的骨架，方法有效，具有