基于多視點(diǎn)的三維姿態(tài)運(yùn)動(dòng)重建與跟蹤.pdf

1、人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)捕獲與姿態(tài)分析是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的重點(diǎn)問題之一，在影視游戲、監(jiān)控分析、人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)療診斷和運(yùn)動(dòng)分析等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值，具有廣闊的應(yīng)用前景。當(dāng)前，由于存在非剛性的人體形狀、二維到三維投影的歧義性、自遮擋、高維參數(shù)的恢復(fù)、真實(shí)場(chǎng)景下圖像特征提取與匹配等諸多困難，從數(shù)字視頻圖像中恢復(fù)出人體三維運(yùn)動(dòng)姿態(tài)存在大量的理論問題。因此，研究人體姿態(tài)捕獲與姿態(tài)分析既具有理論研究意義，又具有工程應(yīng)用價(jià)值。
　　 人體姿

2、態(tài)重建與跟蹤是人體姿態(tài)分析的基礎(chǔ)之一。本文圍繞人體姿態(tài)重建及跟蹤開展研究，包括人體與手勢(shì)的重建與跟蹤，研究了在多相機(jī)環(huán)繞環(huán)境下的人體定位和姿態(tài)跟蹤算法和方法，可以為面向自然真實(shí)場(chǎng)景的人體姿態(tài)捕獲與姿態(tài)分析提供理論基礎(chǔ)和系統(tǒng)框架。具體地，本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　 第一、針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的前景目標(biāo)提取，提出了一種結(jié)合深度信息和膚色信息的分割方法。在具有復(fù)雜運(yùn)動(dòng)背景的環(huán)境中提取前景目標(biāo)時(shí)，利用深度信息可以幫助避免復(fù)雜背景和

3、背景物體運(yùn)動(dòng)的干擾。本文把RGB相機(jī)和Depth相機(jī)二者相機(jī)結(jié)合，提出一種把深度信息和膚色信息結(jié)合的分割方法，深度信息可以幫助避免復(fù)雜背景的干擾。在背景復(fù)雜或有干擾的情況下，提取的前景效果相對(duì)于傳統(tǒng)方法來說更為健壯有效。
　　 第二、針對(duì)姿態(tài)構(gòu)造的特點(diǎn)，結(jié)合層次策略，提出了一種間接人體模型的自動(dòng)初始化方法。傳統(tǒng)方法通常使用學(xué)習(xí)方法或已知參數(shù)的固定姿態(tài)，以及形狀控制參數(shù)、層次策略等方法構(gòu)造肢體骨架。本文結(jié)合層次構(gòu)造法，提出了基于矢

4、量合成分析方法和改進(jìn)細(xì)化體素方法，構(gòu)建了具有與真人匹配的人體骨架和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以自適應(yīng)的模型來替代普遍模型。
　　 第三、針對(duì)一個(gè)旋轉(zhuǎn)角分解為分別繞XYZ軸的旋轉(zhuǎn)角時(shí)，傳統(tǒng)方法是必須假設(shè)其中一個(gè)旋轉(zhuǎn)角度為零，本文提出了一種引入構(gòu)造分解法求解旋轉(zhuǎn)自由度的方法。一個(gè)空間點(diǎn)相對(duì)于某點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)角，如果要分解為相對(duì)于XYZ三軸的旋轉(zhuǎn)角度，通常需要計(jì)算出繞XYZ三軸的旋轉(zhuǎn)分量，傳統(tǒng)方法必須假設(shè)其中一個(gè)旋轉(zhuǎn)角度為零，通過降維來求解另外兩個(gè)旋轉(zhuǎn)分量

5、，該過程不能真實(shí)描述各關(guān)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)情況。為了解決此問題，本文引入構(gòu)造分解法，R是正交矩陣，存在U和Q，使得正交陣R=QUT，選取適當(dāng)矩陣元素，可使正交矩陣R分解為分別繞Z軸、X軸和Y軸的旋轉(zhuǎn)矩陣的乘積，從而有效地表達(dá)了各關(guān)節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)信息。
　　 第四、針對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)模型自由度較高的問題，提出了新的運(yùn)動(dòng)模型，降低了自由度維數(shù)，并利用此模型實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)姿態(tài)跟蹤。合理利用人體生理運(yùn)動(dòng)原則及非標(biāo)記運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)模型重新設(shè)計(jì)，將運(yùn)動(dòng)自由度

6、維數(shù)降至最低，使得自由度的求解速度加快。提出使用一種運(yùn)動(dòng)囊概念，運(yùn)動(dòng)囊反向驅(qū)動(dòng)骨架的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)必須在位移和角度上跟隨變化，通過使用多線索跟蹤技術(shù)，把運(yùn)動(dòng)囊輪廓邊界線索和重合度線索結(jié)合，用梯度法計(jì)算姿態(tài)自由度近似最優(yōu)值，進(jìn)而更新人體骨架各節(jié)點(diǎn)的姿態(tài)參數(shù)。
　　 第五、基于前面提出的算法，開發(fā)出了一套新的基于姿態(tài)捕獲的三維重建原型系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了一維標(biāo)定物對(duì)相機(jī)內(nèi)外參標(biāo)定，標(biāo)定方法快捷實(shí)用。對(duì)前面各章方案的有效性進(jìn)行分析和驗(yàn)證。系統(tǒng)簡(jiǎn)單