非標(biāo)定單目序列圖像的三維人體運(yùn)動分析.pdf

1、基于視覺人體運(yùn)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(yùn)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(jī)交互、運(yùn)動分析等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價值。 近年來，人體運(yùn)動的視覺分析受到國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的廣泛關(guān)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(yùn)動分析，一類是基于學(xué)習(xí)的人體運(yùn)動分析。但作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個熱點和難點，該研究仍然有很多理論與技

2、術(shù)問題需待解決。在基于模型的人體運(yùn)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(guān)系；在人體運(yùn)動的估計和跟蹤中，初始幀的初始點都需要手工標(biāo)記；跟蹤過程中，運(yùn)動模型比較單一；在基于學(xué)習(xí)的人體運(yùn)動中，適合于人體運(yùn)動的機(jī)器學(xué)習(xí)亟需發(fā)展研究。 根據(jù)目前基于視覺的人體運(yùn)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(dá)、卷積曲面三維重建、確定性優(yōu)化算法、濾波跟蹤算法、機(jī)器學(xué)習(xí)理論等進(jìn)行了深入的研究和探索，在人體建模、初始化

3、、運(yùn)動跟蹤、以及機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)定理，將卷積曲面引入人體運(yùn)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(guān)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(yīng)定理，將卷積曲面引入人體運(yùn)動建模，通過某種函數(shù)沿著連接剛體進(jìn)行積分得到表達(dá)人體模型的卷積曲面，然后用卷積曲線對圖像輪廓進(jìn)行建模，通過卷積曲線對圖像輪廓線的擬

4、合求得人體運(yùn)動參數(shù)。 2.提出了一種人體關(guān)節(jié)點的自動定位的方法。針對以往工作中初始關(guān)鍵點需要手工標(biāo)記的缺點，提出了一種人體關(guān)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(guān)鍵點自動定位的基礎(chǔ)上，給出漏檢點預(yù)測機(jī)制；并構(gòu)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(fù)三維運(yùn)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(yùn)動跟蹤中。針對在單一模型下人體運(yùn)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(yùn)動跟蹤中，同時從三維人體運(yùn)動的真實數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到各關(guān)節(jié)的運(yùn)動約束，以及用嶺回歸方法訓(xùn)練出不同動作的多個運(yùn)動模型，最后利用交互式多模型框架來解決人體運(yùn)動跟蹤問題。 4.提出共享動態(tài)隱變量模型并將其應(yīng)用于人體運(yùn)動跟蹤。為了將狀態(tài)跟蹤局限在低維空間內(nèi)進(jìn)行，推導(dǎo)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(xùn)練得