2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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2、人虛!墾壹主建皇墾2012年11月中文摘要人體跟蹤與動作分析技術(shù)被廣泛地應(yīng)用在場景監(jiān)控、行為理解、姿態(tài)估計以及游戲娛樂等領(lǐng)域,同時也是計算機視覺和臨床醫(yī)學(xué)交叉領(lǐng)域所研究的熱點問題。以其為技術(shù)核心所研發(fā)的智能人體行為康復(fù)系統(tǒng)通過對患者進行運動康復(fù)過程的自動跟蹤,從而對其動作行為做出分析得到相應(yīng)的診斷,該診斷數(shù)據(jù)可為患者的康復(fù)理療提供進一步指導(dǎo)。因此面向殘障人體康復(fù)的人體跟蹤與動作分析研究具有重要的理論及應(yīng)用研究價值?;谝曈X的3D人體運動

3、估計可以抽象為一個復(fù)雜的高維非線性模型,由于要求能夠有效地跟蹤和分析,具有一定難度。本文采用單一攝像機對場景中單目標的運動進行跟蹤和分析。首先,用攝像機錄制視頻圖像序列,然后創(chuàng)建人體的三維抽象模型,之后進行視頻圖像序列的分析與處理,構(gòu)建一個以人體輪廓特征、前景人體剪影和前景圖像色彩直方分布圖為特征的觀測模型,通過對人體姿態(tài)動作分析,由粒子濾波算法對人體的姿態(tài)實現(xiàn)有效跟蹤。本文特點是:首先建立了基于關(guān)節(jié)體的三維人體模型。此模型由模擬頭、身

4、軀、手上臂和手前臂的6個剛體,模擬頸、肩、腰和手肘的6個關(guān)節(jié)點組成,包含16個自由度。該模型能較好地體現(xiàn)人體上半身對各種姿態(tài)的要求且簡化計算。其次,本文采用由上至下技術(shù)和由下至上技術(shù)結(jié)合的方法對人體初始姿態(tài)進行估計,通基于Haar特征的人臉檢測技術(shù),和一些物理約束、先驗信息以及視頻中人體區(qū)域的自身特點,使跟蹤能夠自動初始化。最后,本文設(shè)計了一種以粒子濾波為核心的跟蹤算法。此算法將目標輪廓、前景剪影和圖像色彩三種圖像特征利用不同權(quán)重疊加起

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