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文檔簡介
1、基于計算機(jī)視覺的人體運(yùn)動分析,是指如何從有人體運(yùn)動存在的圖像序列中,萃取出不同場景中人體的位置、輪廓、紋理等二維運(yùn)動信息,恢復(fù)出人體三維姿態(tài),它在姿態(tài)估計、場景監(jiān)控、醫(yī)學(xué)運(yùn)動分析、人機(jī)交換接口、行為理解、語義分析、基于內(nèi)容的圖像存儲與檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景及經(jīng)濟(jì)價值。
近年來,基于視覺的三維人體運(yùn)動分析,受到了國際國內(nèi)很多學(xué)者的關(guān)注??偟膩碚f分為三部分:人體檢測、運(yùn)動跟蹤與運(yùn)動理解。其中三維人體運(yùn)動跟蹤是其中最關(guān)鍵的
2、環(huán)節(jié)之一?;谝曨l圖像序列的人體三維運(yùn)動估計是一個復(fù)雜的高維非線性問題,而且對實時性要求較高。面對待估計的狀態(tài)向量維數(shù)非常高的問題,在高維空間里進(jìn)行全局搜索或優(yōu)化非常耗時,而使用確定性優(yōu)化方法則很容易陷入局部最優(yōu)解,使用粒子濾波器等隨機(jī)搜索方法也得不到滿意的結(jié)果。為了提高對復(fù)雜的高維狀態(tài)空間的搜索效率,求得更優(yōu)的跟蹤結(jié)果,將量子計算的并行性引入到免疫克隆優(yōu)化算法之中,用于求解人體三維運(yùn)動跟蹤問題。因為量子計算具有疊加性和并行性,因此在優(yōu)
3、化高維函數(shù)時有很大的優(yōu)勢,且具有良好的搜索能力和搜索速度,適合于人體跟蹤這一類高維非線性,且實時性要求比較高的高維優(yōu)化問題。
從目前基于視覺的人體運(yùn)動跟蹤的研究現(xiàn)狀和特點(diǎn)出發(fā),本論文主要完成了下列工作:
1.使用大量的人體物理約束和先驗信息,同時根據(jù)圖像序列中人體區(qū)域的自身特點(diǎn),自動的找到頭頂點(diǎn)、根結(jié)點(diǎn)以及四肢點(diǎn)的初始位置,改進(jìn)了人體關(guān)節(jié)點(diǎn)自動檢測算法;在人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法的基礎(chǔ)上,使用卡爾曼濾波器設(shè)計出了漏
4、檢點(diǎn)和錯檢點(diǎn)預(yù)測機(jī)制,最后得到了穩(wěn)定的人體關(guān)鍵點(diǎn)信息。
2.提出了一種基于量子進(jìn)化算法的三維人體跟蹤方法。與貝葉斯估計框架不同,論文把人體跟蹤問題當(dāng)作非線性函數(shù)優(yōu)化問題,結(jié)合量子進(jìn)化算法的更新和變異思想,設(shè)計出了全部使用概率表示的個體,使得算法可以滿足人體跟蹤要求的高維度優(yōu)化,最終快速地恢復(fù)了三維人體姿態(tài)。
3.提出了一種基于量子免疫克隆算法的三維人體跟蹤方法。本論文中的算法框架,跟使用粒子濾波器等確定性優(yōu)化
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