基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的剛體三維運動分析.pdf

1、三維物體運動估計是計算機(jī)視覺中的一個重要部分。它包括剛體和非剛體的運動分析。區(qū)別于傳統(tǒng)的基于匹配與基于光流的分析方法，本文采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法，對三維剛體的運動參數(shù)估計進(jìn)行研究。 本文針對三維剛體運動參數(shù)估計的情況，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來求得感興趣剛體的運動參數(shù)估計。主要內(nèi)容歸納如下： 第一章介紹了運動分析的理論與剛體運動分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，提出了本文的研究內(nèi)容及方法。 第二章介紹了三維運動分析的基礎(chǔ)理論，包

2、括攝像機(jī)模型、剛體運動模型，簡單介紹了傳統(tǒng)的兩種運動分析方法。 第三章重點研究了攝像機(jī)的單目標(biāo)定及雙目標(biāo)定。由于三維剛體運動分析中涉及到剛體上特征點的三維坐標(biāo)，故需要通過攝像機(jī)系統(tǒng)來求取剛體的三維坐標(biāo)。首先通過單目標(biāo)定得到攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)；然后在此基礎(chǔ)上標(biāo)定出雙目攝像機(jī)的位置關(guān)系，從而計算剛體的三維坐標(biāo)。 第四章探討了運動分割的內(nèi)容。研究剛體的運動，首先需要從攝像機(jī)拍攝的場景中分離出運動的剛體，這里采用基于背景維護(hù)的運動

3、物體分割，得到運動區(qū)域，為進(jìn)一步提取運動剛體的特征點提供數(shù)據(jù)。 第五章重點研究了特征點的提取及匹配。在運動分割得到剛體運動區(qū)域的前提下，通過Harris角點檢測和強(qiáng)角點檢測的方法，提取出運動剛體的特征點，并且根據(jù)基于灰度的塊匹配方法在左右攝像機(jī)之間建立特征點匹配以求取剛體特征點的三維坐標(biāo)，根據(jù)多分辨率光流的匹配方法在前后運動圖像幀之間建立特征點匹配，為下一步運動參數(shù)估計提供準(zhǔn)備。 第六章著重分析研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維剛