無標記手掌運動捕捉方法研究.pdf

1、目前運動捕捉技術(shù)已成為一種非常有前景的技術(shù)。運動捕捉技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于體育和醫(yī)療康復(fù)中用于運動分析了。在電影業(yè)或計算機游戲中經(jīng)常采用基于標志物的運動捕捉設(shè)備去完成快速和高質(zhì)量的處理，它可以使得計算機所生成的人物擁有和現(xiàn)實中的表演者一樣的動作。
　　 傳統(tǒng)的運動捕捉方法需要在人體的各個關(guān)節(jié)點位置上固定一些有反射或發(fā)射光波功能的標志物，通過同時使用多臺攝像機對場景中的目標進行同步拍攝，有時為了提高捕捉精度，對運動捕捉的場景還有一些特殊的

2、要求，如純藍色的背景等。
　　 本文使用一種新的無標記點手掌運動跟蹤方法，區(qū)別于傳統(tǒng)運動捕捉中穿戴有標志物的定位方法。提出了一種新穎的方法用于提取手掌的邊緣:采用背景差分技術(shù)從深度圖像序列中提取出深度模板，然后使用深度模板與同步的RGB圖像結(jié)合用于提取手掌邊緣。通過使用深度模板能夠較為準確的提取出手掌的邊緣信息。分割過程并不需要嚴格限制捕獲的環(huán)境，如單一顏色的背景、衣服或穩(wěn)定的光照等。讓運動目標在攝像機前進行姿勢的校準可以自動標

3、定出手掌區(qū)域;利用改進的Cam-shift算法使用目標表面的顏色分布為特征進行手掌的跟蹤，聯(lián)合深度模板與改進的Cam-shift算法能夠去除背景噪聲并增加跟蹤的準確率。為了縮小Cam-shift對手掌的搜索范圍同時也為了避免Cam-shift算法陷入局部最優(yōu)解，采用卡爾曼濾波算法預(yù)測下一幀中關(guān)節(jié)點的搜索范圍以減小特征搜索空間。然后，利用曲線擬合方法，復(fù)現(xiàn)了離散關(guān)節(jié)點的連續(xù)變化運動軌跡。
　　 最后，對本文所提出的方法在Visua