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文檔簡介
1、現實世界中,大多數的計算機視覺任務都與人類的活動有關,比如智能人機接口、虛擬現實、高級用戶接口、智能環(huán)境、娛樂、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、運動分析、醫(yī)學、教育等。三維人體運動分析是當前計算機視覺領域研究的一個熱點和難點。在運動捕獲的過程中,攝像機的數目越多,得到的三維人體數據就越精確,圖像每幀的數據量就越大。此外,人們越來越頻繁地通過運動捕獲器獲取三維人體運動數據,并被用做實驗當中的原始真值。 論文在廣泛閱讀國內外文獻資料的基礎上,我們
2、分別在多目攝像機系統(tǒng)和運動捕獲器系統(tǒng)下展開實驗。在多目相機系統(tǒng)中,從視頻數據獲取體數據,我們對體數據進行處理得出人體三維骨架參數;在運動捕獲器系統(tǒng)中,我們對捕獲器得到的三維人體數據進行分析,并得到人體骨架。兩者都取得了較好的實驗結果。 本文的創(chuàng)新主要體現在: 1.給出了一種符合人體拓撲結構的標準骨架模型。實驗結果證明該骨架模型很好地表示了人體運動姿態(tài)的多樣性和穩(wěn)定性。 2.提出了一種從體數據中找到骨架運動并且用之
3、來表示人體運動姿態(tài)的算法。實驗結果證明人體三維骨架模型能夠很好地反應人體運動姿態(tài)。 3.提出概率進化算法計算骨架模型參數。算法中目標優(yōu)化函數能夠最佳地匹配骨架模型和體數據的人體運動。 4.提出了將三維細化算法應用到人體姿勢初始化問題的方法。實驗結果證明該方法自動地得到了第一幀人體骨架參數。 5.提出了一個從運動捕獲器系統(tǒng)所獲的數據計算三維人體骨架的方法。實驗結果證明該方法能夠得到不同人體形態(tài)的骨架,方法有效,具有
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