非標定單目序列圖像的三維人體運動分析.pdf

1、基于視覺人體運動分析，是指如何從變化的場景中不同時刻的圖像里提取出人體的位置、運動、姿態(tài)等信息，它在姿態(tài)識別、語義分析、行為理解、虛擬現(xiàn)實、智能監(jiān)控、人機交互、運動分析等方面具有廣泛的應用前景和潛在的經濟價值。 近年來，人體運動的視覺分析受到國內外學術界和企業(yè)界的廣泛關注，發(fā)展至今已有兩大類常用的研究方法，一類是基于模型的人體運動分析，一類是基于學習的人體運動分析。但作為計算機視覺領域中的一個熱點和難點，該研究仍然有很多理論與技

2、術問題需待解決。在基于模型的人體運動分析方法中，還沒有一種方法能夠描述模型投影與圖像特征的解析關系；在人體運動的估計和跟蹤中，初始幀的初始點都需要手工標記；跟蹤過程中，運動模型比較單一；在基于學習的人體運動中，適合于人體運動的機器學習亟需發(fā)展研究。 根據(jù)目前基于視覺的人體運動分析的研究現(xiàn)狀和特點，本論文對圖像的特征提取、表達、卷積曲面三維重建、確定性優(yōu)化算法、濾波跟蹤算法、機器學習理論等進行了深入的研究和探索，在人體建模、初始化

3、、運動跟蹤、以及機器學習等方面開展了創(chuàng)新性的工作，主要體現(xiàn)在以下幾方面： 1.提出卷積曲面與卷積曲線在正交投影和弱透視投影下的對應定理，將卷積曲面引入人體運動分析。針對以往的研究中人體模型投影與圖像特征缺乏解析關系這一缺點，提出卷積曲面與卷積曲線在正交投影和弱透視投影下的對應定理，將卷積曲面引入人體運動建模，通過某種函數(shù)沿著連接剛體進行積分得到表達人體模型的卷積曲面，然后用卷積曲線對圖像輪廓進行建模，通過卷積曲線對圖像輪廓線的擬

4、合求得人體運動參數(shù)。 2.提出了一種人體關節(jié)點的自動定位的方法。針對以往工作中初始關鍵點需要手工標記的缺點，提出了一種人體關節(jié)點的自動初始化方法，通過圖像中人體區(qū)域的自身特點，自動的找到頭頂點，中心點以及四肢點的初始位置，在關鍵點自動定位的基礎上，給出漏檢點預測機制；并構造出三維骨架與圖像人體區(qū)域骨骼線的相似度，最后通過確定性優(yōu)化算法恢復三維運動。 3.給出一個兩層的濾波框架，將交互式多模型(IMM)引入長序列圖像的三維

5、人體運動跟蹤中。針對在單一模型下人體運動跟蹤效果不好的缺點，將交戶式多模型(IMM)引入三維人體運動跟蹤中，同時從三維人體運動的真實數(shù)據(jù)中學習到各關節(jié)的運動約束，以及用嶺回歸方法訓練出不同動作的多個運動模型，最后利用交互式多模型框架來解決人體運動跟蹤問題。 4.提出共享動態(tài)隱變量模型并將其應用于人體運動跟蹤。為了將狀態(tài)跟蹤局限在低維空間內進行，推導出共享動態(tài)隱變量模型，求出觀測向量與狀態(tài)向量的低維共享動態(tài)隱變量，通過離線的訓練得