基于RGB-D數(shù)據(jù)的頭部姿態(tài)估計研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、增強現(xiàn)實旨在將計算機生成的虛擬物體實時地疊加到真實場景中,使用戶觀察到虛實融合的場景,進而增強對現(xiàn)實環(huán)境的感知。增強現(xiàn)實的首要任務(wù)是需要所疊加的虛擬物體與真實場景保持幾何一致性,即將虛擬物體的坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系對齊。因此,三維注冊是實現(xiàn)虛擬世界與現(xiàn)實世界之間幾何一致性的重要手段,需要滿足實時性、精確性和魯棒性要求。由于人類活動的重要性,人體頭部姿態(tài)估計是三維注冊中的關(guān)鍵技術(shù),在增強現(xiàn)實、人機交互、醫(yī)療康復(fù)、游戲娛樂等均有重要應(yīng)用。

2、>  頭部姿態(tài)估計需要定位其空間位置和朝向,增強現(xiàn)實技術(shù)對三維注冊的在線實時性要求而具有挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的頭部姿態(tài)估計方法更多地基于彩色圖像,因為彩色圖像容易采集并且可以保證較高的分辨率。但是,基于圖像的姿態(tài)估計方法對光照變化、部分遮擋和特征點缺失非常敏感,導(dǎo)致算法的精度不高。近年來,隨著深度采集技術(shù)的發(fā)展,例如微軟Kinect的出現(xiàn),深度圖越來越體現(xiàn)了其在視覺問題中的優(yōu)越性。由于深度圖包含了三維信息,可以有效克服彩色圖像在逆向問題中面臨的

3、求解病態(tài)性。目前,深度圖分辨率低,并有較為嚴(yán)重的噪聲和信息缺失,導(dǎo)致算法魯棒性較差,使得彩色圖像和深度圖相結(jié)合的方法具有優(yōu)越性,其核心問題是如何結(jié)合彩色與深度信息的。頭部姿態(tài)估計依然面臨許多技術(shù)的挑戰(zhàn)。
  本文主要研究基于微軟Kinect傳感器采集的RGB-D數(shù)據(jù)的頭部姿態(tài)估計。首先,研究了三維注冊中目標(biāo)函數(shù)無法解析表達的優(yōu)化求解問題;其次,研究了基于深度圖的頭部姿態(tài)估計;最后,研究了彩色圖像與深度圖相結(jié)合的頭部姿態(tài)估計。

4、>  本文的主要貢獻如下:
  1.提出一種目標(biāo)函數(shù)無法解析表達的優(yōu)化求解策略。已有的基于模型的三維注冊方法都需要解決外觀特征點的對應(yīng)性問題,且求解計算量較大。在優(yōu)化求解時通常要求目標(biāo)函數(shù)是可以解析表達的。但是,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)無法解析表達時,算法結(jié)果較差。針對具有三維模型,但缺失紋理信息的不規(guī)則物體的注冊問題,本文提出一種基于輪廓匹配的三維注冊優(yōu)化求解方法。該方法利用物體在圖像上的輪廓線匹配來估計姿態(tài),匹配誤差可以表示為位置與角度參數(shù)

5、的函數(shù)。由于該函數(shù)不能解析表達與求解,本文提出通過離散采樣計算導(dǎo)數(shù)及目標(biāo)函數(shù)值。實驗結(jié)果表明,該方法可以快速收斂,并具有很高的精確性和魯棒性。
  2.提出一種基于深度圖的實時頭部姿態(tài)估計方法。傳統(tǒng)的基于彩色圖像的頭部姿態(tài)估計方法由于對光照、陰影和特征的缺失非常敏感,面臨嚴(yán)重的魯棒性和精確性問題。深度圖具有更高維度的信息,從而可以提高參數(shù)估計的精確性和魯棒性。為了更好地保證算法的實時性,本文提出一種僅使用深度圖進行頭部姿態(tài)估計的方

6、法。該方法結(jié)合卡爾曼濾波和隨機回歸森林方法準(zhǔn)確估計頭部姿態(tài)。使用卡爾曼濾波的預(yù)測模型,提高隨機回歸森林的計算速率,降低分類錯誤率,提高姿態(tài)估計的準(zhǔn)確率。結(jié)合卡爾曼濾波的修正模型保證算法的魯棒性和精確性。
  3.提出一種結(jié)合彩色圖像和深度圖的實時準(zhǔn)確頭部姿態(tài)估計方法。深度圖一般解像度較低,并有嚴(yán)重噪聲,直接用深度圖估計頭部姿態(tài)導(dǎo)致算法精度較差。針對此問題,本文提出一種結(jié)合彩色圖像和深度圖的準(zhǔn)確三維頭部姿態(tài)估計方法。該方法可以同時利

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