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人体运动姿态分析的研究与实现

作　者: 张佳文
导　师: 乐嘉锦
学　校: 东华大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 单目视频序列 人体关节模型 人体运动跟踪 三维人体运动姿态重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


基于单目视频序列的人体运动姿态分析是计算机视觉和计算机图形学相互融合的一个重要研究方向,其研究核心是从单个或多个视频序列中检测、跟踪人体,获取人体运动数据,重建人体的三维(3D)运动或描述和理解人体运动。基于单目视频序列的人体运动姿态分析研究在视频监控、体育运动分析、辅助临床医疗诊断、人体动画、游戏、虚拟现实和增强现实、人机交互等领域均有着广阔的应用前景。本文专注于人体运动姿态分析中的运动跟踪和三维运动姿态重建两个关键问题,研究了单目视频中的人体运动跟踪和三维姿态重建方法。本文工作集中于从包含人体运动的单目视频中,跟踪人体的关节运动,重建用关节骨架表示的人体的相对三维运动姿态。本文的研究有望帮助从视频监控等视频中得到丰富的人体运动数据,使在虚拟世界中重现人类多姿多彩的活动成为可能。本文完成的研究工作及主要贡献包括以下三个方面:1)提出一种适用于人体运动跟踪和重建的人体关节骨架模型。本文在前人的基础上,根据人体基本关节骨架结构提出了一种适用于人体运动跟踪和姿态重建的关节骨架模型,该模型对前人的模型进行了改进,提高了运动跟踪和姿态重建算法的效率,和人体几何骨架结合的运动跟踪方法也减少了对先验知识的依赖。由于三维人体关节骨架模型和二维人体关节骨架模型相同,方便了在得到二维关节点坐标序列后,直接估计对应的三维关节点坐标序列,得到人体三维运动的运动姿态。2)提出一种新的单目视频中基于人体几何骨架的人体运动跟踪方法。利用人体几何骨架,使运用跟踪算法得到的关节点吸附在几何骨架上,因此在发生跟踪失败时能自适应地校正,使跟踪准确高效地进行。该方法不需要运动捕捉设备获取的运动数据,而是直接从训练视频序列中获取训练数据,从而摒弃了对昂贵且应用场合受很大限制的运动捕捉设备的依赖,且对背景没有特殊要求。3)提出一种从单目视频序列中重建人体三维运动姿态的方法。针对从任意单目视频中无法得到摄像机参数的情况,在比例正交投影的假设下重建人体的相对三维运动。从单目视频中获取人体骨架模型各部分的相对长度,在得到视频每一帧电各关节点的二维坐标后,就可以开始估计每一帧对应的人体各关节点的三维坐标,并通过单帧优化得到最终的连续且平滑的最优三维运动姿态序列。该方法不要求人体上附着标记或其他设备的辅助,只需一定的用户交互。从单目视频中重建人体相对运动姿态简单有效,优化结果鲁棒性好,重建结果能满足人体运动姿态分析的要求。本文方法是一种方便实用的视频人体运动跟踪和运动重建方法,初步实现了从视频监控录像等视频资源中获取人体运动数据的目标。本文研究是单目视频人体运动跟踪和获取的有益尝试,取得了一些令人满意的初步研究成果。本文在最后部分,对人体运动跟踪与运动重建方法所存在的问题及进一步完善提出了自己的见解。

全文目录


摘要  5-7
Abstract  7-11
第1章 绪论  11-23
  1.1.研究背景  12-14
  1.2.人体运动姿态分析的应用  14-17
  1.3.人体运动姿态分析所面临的困难  17-19
  1.4.研究内容和论文组织  19-22
  1.5.本章小结  22-23
第2章 人体运动跟踪和三维运动姿态重建概述  23-36
  2.1.人体运动跟踪的国内外研究现状  23-29
  2.2.人体三维运动姿态重建的国内外研究现状  29-33
  2.3.本文方法的特点  33-34
  2.4.本章小结  34-36
第3章 人体模型  36-49
  3.1.引言  36
  3.2.常用的人体模型  36-45
  3.3.本文的人体关节骨架模型  45-48
  3.4.本章小结  48-49
第4章 视频图像序列中的运动目标提取  49-62
  4.1.引言  49
  4.2.采用阈值法提取目标对象  49-53
  4.3.采用图像形态学方法优化提取结果  53-57
  4.4.本文目标提取方法  57-58
  4.5.实验结果和分析  58-60
  4.6.本章小结  60-62
第5章 单目视频中的人体运动跟踪  62-73
  5.1.引言  62-63
  5.2.获取人体几何骨架  63-65
  5.3.光流法跟踪算法  65-70
  5.4.单目视频人体运动跟踪方法  70
  5.5.实验结果与分析  70-72
  5.6.本章小结  72-73
第6章 单目视频中的人体三维运动姿态重建  73-87
  6.1.引言  73-74
  6.2.摄像机的成像模型和标定  74-76
  6.3.单帧中的参数估计  76-80
  6.4.单帧优化  80-81
  6.5.人体运动的三维重建  81-82
  6.6.单目视频人体三维运动重建方法  82
  6.7.系统和实验  82-86
  6.8.本章小结  86-87
第7章 总结和展望  87-90
  7.1.本文工作总结  87-88
  7.2.本文的贡献与创新点  88
  7.3.存在的问题和今后展望  88-90
参考文献  90-96
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文  96-97
致谢  97

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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