人體運動跟蹤和三維重構(gòu)技術(shù)研究.pdf

1、運動目標的檢測、跟蹤與分析一直是計算機視覺中一個非常重要的研究領(lǐng)域，它在安全監(jiān)控、視頻壓縮、影視編輯、體育訓(xùn)練等許方面都有廣泛的應(yīng)用。本文圍繞人體運動分析在兩重要的環(huán)節(jié)--運動跟蹤和三維重構(gòu)展開了較為深入的研究，在分析目前存在的理論與方法后，就以下方面得到了新的改進算法。（1）人體關(guān)節(jié)點的跟蹤是人體運動分析的基礎(chǔ)，只有得到了準確的關(guān)節(jié)點運動軌跡才有可能進行進一步的處理。傳統(tǒng)的基于圖像匹配或統(tǒng)計理論的跟蹤方法大都有穩(wěn)定性差、計算復(fù)雜度高等

2、缺點，而且很難處理運動人體的自遮擋現(xiàn)象。為此，在分析了人類視覺特征之后，本文提出了一種運動人體運動跟的新方法，該方法結(jié)合了人類視覺系統(tǒng)特點與模式識別中的形狀分析技術(shù),不需要特殊的光學標記，也避免了大量的搜索運算，從而提高了算法的通用性和計算速度。此外，因為形狀分析的過程克服了由運動目標平移、旋轉(zhuǎn)以及光照的變化帶來的影響，所以算法具有很強的穩(wěn)定性，而在此基礎(chǔ)上算法也可以很好的處理自遮擋現(xiàn)象。（2）在得到目標的二維運動信息之后，為了進行更高

3、層次的分析與理解，需要重構(gòu)其對應(yīng)的三維運動信息。但是由于視頻序列記錄的是三維空間中的運動人體在二維平面上的投影，所以其逆過程是一個一對多的對應(yīng)。一般情況下人們利用兩臺或多臺攝像機拍攝同一運動場景，然后根據(jù)多組映射關(guān)系重構(gòu)出運動人體的三維信息，但是多臺攝像機必須在時間上進得配準。為此本文提出了基于人體生理約束的三維重構(gòu)算法，該算法可以應(yīng)用于單攝像機下的三維重構(gòu)，算法以弱透視投影為基礎(chǔ)，充分利用人體的生理約束建立了能量函數(shù)，并通過分枝限界法