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基于多摄像机的人体运动跟踪与分析

作　者: 孙洛
导　师: 徐光祐
学　校: 清华大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 人体运动跟踪 人体运动分析 多摄像机 上下文
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


人体运动跟踪和分析不仅是计算机视觉研究的重点问题之一,更是“以人为中心”计算的关键技术,具有广阔的应用前景。本文研究基于多摄像机的人体运动跟踪和分析方法,提出了新的多摄像机环境下的人体定位和姿态跟踪算法;在此基础上,提出将人体运动信息按照精细程度和语义结构划分为若干层次,利用上下文(Context)模型将不同层次的运动信息有效结合起来,实现有选择性、以任务为导向的人体运动跟踪与分析。论文研究内容包括:(1)通过充分利用多视角环境下竖直线地面投影的共点性约束,提出了一种快速鲁棒的基于多视角的人体定位与高度测量算法。本算法无需复杂的摄像机姿态标定,无需对人体特定部分的可见性做出假设。在多个真实场景下的实验结果表明,本算法具有易于部署和标定、无系统误差、快速鲁棒的特点;(2)以人体的头肩部轮廓构成的?形状的曲线作为跟踪目标,提出了一种多视角下人体朝向、位置和头肩部轮廓的联合跟踪算法,将多视角头肩部轮廓跟踪和三维空间中的头肩部位置跟踪、朝向检测融合于同一框架中。实验表明本文算法对于复杂人体运动,都能够准确鲁棒地跟踪人体位置、朝向和头肩部轮廓。(3)提出了基于上下文的人体运动跟踪和分析框架,建立了相应的上下文模型,实现了由粗到精的、以任务为导向的多层次人体运动信息融合。实验表明,上下文在人体运动跟踪和分析中分析发挥了积极的作用,降低了信息处理系统负载,同时提高了结果精度和鲁棒性。(4)通过分析觉察上下文环境下分布式多媒体系统的共同特点,提出并实现了一个通用的系统框架,该框架不仅能够支持分布式多媒体系统的构建和运行,还能够有效管理系统中出现的各种上下文信息,具有良好的可扩展性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章 引言  9-18
  1.1 研究背景  9-11
  1.2 研究内容  11-15
  1.3 研究现状  15-17
  1.4 本文结构组织  17-18
第2章 多摄像机快速人体定位算法  18-31
  2.1 本章引论  18-19
  2.2 多摄像机环境下的几何约束  19-22
  2.3 多摄像机人体定位算法  22-25
  2.4 实验结果  25-30
  2.5 小结  30-31
第3章 多摄像机人体姿态跟踪  31-71
  3.1 本章引论  31-34
  3.2 多视角轮廓约束  34-38
    3.2.1 位置约束  34-36
    3.2.2 形状约束  36-38
  3.3 头肩部轮廓的形状表示和概率模型  38-50
    3.3.1 非线性数据降维  39-40
    3.3.2 状态空间的MFA 模型  40-41
    3.3.3 训练数据的获取和训练结果  41-50
  3.4 多视角联合跟踪模型  50-59
    3.4.1 基于粒子滤波器的多摄像机头肩部轮廓跟踪算法  54-57
    3.4.2 基于动态贝叶斯网的头肩部定位和朝向估计算法  57-58
    3.4.3 参数训练  58-59
  3.5 度量表示与图象度量模型  59-60
  3.6 联合跟踪算法的自动初始化  60-62
  3.7 实验结果分析  62-69
  3.8 本章小结  69-71
第4章 基于上下文的人体运动跟踪与分析  71-96
  4.1 本章引论  71-74
  4.2 支持人体运动跟踪与分析的上下文模型  74-76
  4.3 实验场景  76-78
  4.4 视角无关的手部特征  78-84
    4.4.1 特征提取  79-83
    4.4.2 手部姿态分类和实验结果  83-84
  4.5 场景上下文推理  84-86
  4.6 上下文指导人体运动分析  86-90
  4.7 实验结果分析  90-95
  4.8 本章小节  95-96
第5章 支持觉察上下文计算的分布式多媒体系统框架  96-114
  5.1 框架结构  97-100
  5.2 软件平台  100-103
    5.2.1 分层服务结构  100-102
    5.2.2 后台服务进程  102-103
  5.3 上下文信息系统  103-110
    5.3.1 整体结构  104-106
    5.3.2 上下文表述  106-108
    5.3.3 基于XML 的上下文存储  108-110
  5.4 框架性能测试  110-113
  5.5 本章小结  113-114
第6章 结论与展望  114-117
参考文献  117-125
致谢  125-126
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  126-127

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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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