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文檔簡介
1、非剛體的三維運(yùn)動(dòng)重建技術(shù)主要是指從一組二維圖像序列中恢復(fù)其運(yùn)動(dòng)與三維結(jié)構(gòu),該課題一直以來都是計(jì)算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域中的研究熱門。在因式分解研究基礎(chǔ)上,利用形狀基方法已能夠?qū)崿F(xiàn)對非剛體的三維重建研究。但該方法存在不特定性,致使其不能普遍適用于所有非剛體運(yùn)動(dòng),因此存在著較大的局限性和不適定性。
根據(jù)三維重建的對偶性理論基礎(chǔ),可以將非剛體重建研究深入到軌跡空間中,即認(rèn)為非剛體的三維結(jié)構(gòu)可以被表示為軌跡基的線性組合形式。雖然可以預(yù)先
2、定義軌跡基的形式,但卻不能簡單地認(rèn)為軌跡基是完全已知的,其種類繁多,加上非剛體的運(yùn)動(dòng)形式多樣化,使得軌跡基的選擇與確定成為軌跡空間重構(gòu)遇到的主要難題,軌跡基的數(shù)目和組合形式也對重建算法有著很大影響,是否能夠提出一種新的算法,用以完全取代軌跡基的這種不確定性(如選擇基的類型,個(gè)數(shù)等)成為研究的趨勢。另外,參數(shù)優(yōu)化方法的選擇會(huì)直接影響重建的精度,能否搜索到運(yùn)動(dòng)旋轉(zhuǎn)矩陣的最優(yōu)解是軌跡空間中非剛體三維重建面臨的又一大難題。
針對上述問
3、題,本文主要在前有的研究基礎(chǔ)上進(jìn)行了以下幾方面的工作:
?。?)針對參數(shù)優(yōu)化方法給求解算法的精度與效率帶來的問題,本文提出一種改進(jìn)的退火算法,即混沌模擬退火算法。該改進(jìn)的算法(ISA)是將混沌搜索算子作為模擬退火(SA)算法操作中的一個(gè)算子。在約束優(yōu)化條件,通過恢復(fù)非剛體目標(biāo),如Yoga、Pickup以及Stretch的運(yùn)動(dòng)與結(jié)構(gòu)得到以下結(jié)論:通過引入該混沌算子,在求解復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化時(shí),能夠降低了SA算法陷入局部最優(yōu)值幾率,改進(jìn)了
4、算法的優(yōu)化效率和有效性,相比LM算法,在求解非剛體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)矩陣的精度有了明顯的改進(jìn),不僅在求解非剛體這類非線性優(yōu)化問題上表現(xiàn)突出,而且在改進(jìn)模擬退火算法性能方面也是一次有益嘗試。
?。?)針對軌跡基在軌跡空間中恢復(fù)非剛體的運(yùn)動(dòng)與結(jié)構(gòu)存在的問題。本文提出一種軌跡濾波方法。該方法主要是在軌跡空間中,基于ISA算法恢復(fù)旋轉(zhuǎn)矩陣基礎(chǔ)上,利用軌跡濾波替代軌跡基,通過恢復(fù)非剛體目標(biāo),如Yoga、Pickup、Stretch以及Runn
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