基于流形運(yùn)動(dòng)群不變量的非剛體重建方法研究.pdf

1、三維運(yùn)動(dòng)視覺(jué)分析的熱點(diǎn)和核心是從一系列的高速拍攝的二維動(dòng)態(tài)圖像序列中提供的信息來(lái)恢復(fù)三維形狀和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。由于非剛體在日常生活中更為普遍,所以非剛體的三維運(yùn)動(dòng)分析就成了當(dāng)下三維運(yùn)動(dòng)視覺(jué)的研究重點(diǎn)。
　　 現(xiàn)有的非剛體運(yùn)動(dòng)重建算法是基于“非剛體是一定數(shù)目的剛性形狀基的線性組合”這一思想,這一思想的出現(xiàn)將三維運(yùn)動(dòng)視覺(jué)的分析帶入了一個(gè)新的發(fā)展階段,經(jīng)過(guò)近幾年的發(fā)展研究者們提出了大量的基于這一思想的三維運(yùn)動(dòng)的重建理論,這些方法雖然為非剛體

2、的運(yùn)動(dòng)重建提供了一些解決途徑,但是存在著形狀基無(wú)法統(tǒng)一,如果物體變了或者運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景變化,必須重新估計(jì)物體的形狀基這樣的問(wèn)題。這就將導(dǎo)致前面的算法不適用,給問(wèn)題的求解帶來(lái)了困難。
　　 針對(duì)以上的問(wèn)題本文主要做了以下幾方面的工作:
　　 (1)研究一種統(tǒng)一的運(yùn)動(dòng)形態(tài)模型來(lái)描述形態(tài)各異的非剛體運(yùn)動(dòng)。雖然現(xiàn)有的非剛體運(yùn)動(dòng)重建算法都普遍認(rèn)同“非剛體是一定數(shù)目的剛性形狀基的線性組合”這一假設(shè),但是此假設(shè)存在的最大的缺點(diǎn)是無(wú)法為所有的

3、非剛體運(yùn)動(dòng)建立統(tǒng)一的形態(tài)模型?，F(xiàn)有的非剛體運(yùn)動(dòng)重建方法適用性都不強(qiáng),只能用于特定的場(chǎng)合。當(dāng)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)合發(fā)生變化后,必須重新估計(jì)其形狀基。比如,描述人體臉部運(yùn)動(dòng)的形狀基無(wú)法適用于人體走路,跳舞,這樣的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)合。為此本文在研究和挖掘世上所有非剛體運(yùn)動(dòng)時(shí)在形態(tài)上存在的共性和物理本質(zhì)基礎(chǔ)上,基于高速拍攝的非剛體運(yùn)動(dòng)圖像序列建立一個(gè)流形運(yùn)動(dòng)群模型來(lái)描述不同類型的非剛體運(yùn)動(dòng)形態(tài)的變化。實(shí)驗(yàn)證明這種模型可以很好的描述各種非剛體的運(yùn)動(dòng)形態(tài)。
　　

4、(2)研究了一種改進(jìn)的求解非剛體運(yùn)動(dòng)重建的方法?，F(xiàn)在的非剛體運(yùn)動(dòng)重建算法主要有因式分解法和參數(shù)優(yōu)化法兩大類。因式分解法將二維圖像序列中特征點(diǎn)坐標(biāo)構(gòu)成的觀測(cè)矩陣分解成兩個(gè)矩陣的乘積,通過(guò)SVD分解求得運(yùn)動(dòng)參數(shù)矩陣和三維結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣。由于運(yùn)動(dòng)估計(jì)和結(jié)構(gòu)重建是一個(gè)非線性的逆問(wèn)題,加上結(jié)構(gòu)的非剛性、運(yùn)動(dòng)的多樣性和諸多成像因素的影響很難找到非剛體的約束規(guī)律,參數(shù)優(yōu)化的方法是一種依靠約束的閉合形式的求解方法,初始值和目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行累積,容易陷入局部最

5、小。本文中提出一種基于流形運(yùn)動(dòng)群的非剛體模型在非剛體運(yùn)動(dòng)中建立約束,尋找到一種改進(jìn)的非線性的目標(biāo)函數(shù)和初始值的選取方法,然后使用經(jīng)典的非線性優(yōu)化的方法求得非剛體的三維結(jié)構(gòu)矩陣和參數(shù)矩陣進(jìn)行三維重建。對(duì)圖像序列的實(shí)驗(yàn)表明這種方法得到的解誤差較小效果明顯。
　　 (3)通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)手段對(duì)算法進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)實(shí)驗(yàn)物體的特征點(diǎn)做標(biāo)注,使用高像素的相機(jī)對(duì)實(shí)驗(yàn)的非剛體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行拍攝并分解出二維的圖像序列,然后得出每個(gè)特征點(diǎn)的二維坐標(biāo)作為已知的數(shù)