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基于蒙特卡罗方法的运动捕捉系统

作　者: 李鹏威
导　师: 王轩
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 目标跟踪 特征跟踪 Monte Carlo Kalman滤波
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


运动目标的检测与跟踪是指从包含运动目标的序列图像中,检测、识别和跟踪运动目标。对运动目标进行跟踪,进一步对其运动轨迹等进行捕捉,可用于虚拟现实、动画制作、人际交互等许多领域。运动捕捉涉及机器视觉、计算机图形学、图像处理等多学科的内容,极具挑战性,更具有广泛的应用,吸引了国内外科学家的关注。对于基于视频的运动捕捉系统,核心的关键技术就是运动目标的预测与跟踪,文中重点介绍了基于颜色的跟踪算法,提出了一些提高跟踪精度的方法,采用Kalman滤波进行目标的预测,同时采用Monte Carlo方法对颜色的直方图进行计算,在此基础上用Camshift跟踪方法进行跟踪。同时本文提出了一些对于特征跟踪的改进方法,如高斯滤波,S分量和V分量的限定,多目标同时跟踪等,并且利用极线方程对双目跟踪进行指导,对跟踪效果进行了改进。本文对运动捕捉的基本框架中主要部分进行了研究设计。介绍了基于颜色特征的跟踪算法,利用双目立体视觉体系下的三维测量原理进行三维还原。同时开发了手势动作的捕捉,利用标记物进行写字等应用。实验结果表明了本系统的实用性和准确性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-13
  1.1 课题背景与意义  8-10
  1.2 国内外相关领域发展现状  10-11
  1.3 视频运动捕捉的技术难点  11
  1.4 本文主要研究内容及结构  11-13
第2章 目标跟踪方法简介  13-19
  2.1 视频运动目标提取方法  13-14
  2.2 图像差分法  14-15
    2.2.1 图像差分法特点  14-15
    2.2.2 图像差分法优点与不足  15
  2.3 光流法  15-16
    2.3.1 光流法特点  15-16
    2.3.2 光流法优点与不足  16
  2.4 基于特征跟踪方法  16-18
    2.4.1 基于特征方法特点  16-18
    2.4.2 基于特征方法优点与不足  18
  2.5 本章小结  18-19
第3章 基于蒙特卡罗的目标跟踪  19-31
  3.1 引言  19-20
  3.2 蒙特卡罗跟踪  20-23
    3.2.1 基于颜色特征的跟踪  20
    3.2.2 蒙特卡罗方法改进核直方图  20-23
  3.3 高斯滤波  23-24
  3.4 双目极线约束方程指导跟踪  24-26
  3.5 Kalman滤波  26-28
  3.6 改进的HSV颜色跟踪  28-30
    3.6.1 HSV模型  28-29
    3.6.2 HSV跟踪模型改进  29-30
  3.7 本章小结  30-31
第4章 视频运动捕捉系统设计  31-46
  4.1 系统设计  31-32
  4.2 跟踪模块的设计  32-39
    4.2.1 基本思想  33
    4.2.2 跟踪算法  33-35
    4.2.3 高斯滤波  35
    4.2.4 双目极线约束和Kalman滤波  35
    4.2.5 Camshift算法  35-38
    4.2.6 蒙特卡罗跟踪  38-39
    4.2.7 多目标同时跟踪  39
  4.3 重建模块的设计  39-44
    4.3.1 双目立体视觉中点的重建  40-43
    4.3.2 摄像机的标定  43-44
  4.4 系统应用  44
    4.4.1 对手指进行同时跟踪  44
    4.4.2 使用特征点在屏幕上写字  44
  4.5 本章小结  44-46
第5章 系统实现与实验结果  46-59
  5.1 系统构成  46-47
    5.1.1 系统硬件环境  46
    5.1.2 系统软件环境  46-47
  5.2 系统实现  47-55
    5.2.1 运动跟踪实现  47-49
    5.2.2 使用Monte Carlo方法对小目标物体的跟踪  49-50
    5.2.3 多目标同时跟踪  50-53
    5.2.4 跟踪手部模型  53
    5.2.5 用标记点在屏幕上写字  53-55
  5.3 摄像机标定实现  55-58
  5.4 本章小结  58-59
结论  59-60
参考文献  60-65
致谢  65-66
个人简历  66-67

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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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