人體三維姿態(tài)重構(gòu)與動作分析.pdf

1、上海交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文人體三維姿態(tài)重構(gòu)與動作分析人體三維姿態(tài)重構(gòu)與動作分析學(xué)校上海交通大學(xué)院系軟件學(xué)院班級B11037903論文作者劉競學(xué)號1110379073指導(dǎo)教師楊旭波專業(yè)軟件工程答辯日期2014年1月上海交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文摘要I人體三維姿態(tài)重構(gòu)與動作分析摘要針對人體三維重構(gòu)和運(yùn)動分析的研究，近年來在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域始終保持很高的熱度，基于視覺的人體運(yùn)動分析試圖通過序列圖像來完成對人類行為的檢測、跟蹤、識別和解釋的任務(wù)。

2、到目前為止，這方面的技術(shù)不僅可以用來進(jìn)行視覺監(jiān)測、感知用戶界面、圖像檢索，還可以用于視頻會議、運(yùn)動圖像分析以及虛擬現(xiàn)實(shí)等等，正是由于其應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛并且具有潛在的巨大價值，盡管很多研究方法已經(jīng)趨于成熟，但仍然引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。本文正是在這個背景下，從采用是否能提供深度信息的不同圖像采集設(shè)備所引起的不同的技術(shù)方案這個角度作為切入點(diǎn)，深入研究了如何建立一個完整的系統(tǒng)用于進(jìn)行人體的三維重構(gòu)和動作分析。首先，探討了基于運(yùn)動深度信息的特征

3、提取和動作分類的技術(shù)方案。具體實(shí)驗(yàn)中，相較于以前使用多個相機(jī)從多個角度來來捕捉圖像的方法，本文使用了目前比較流行的深度攝像機(jī)Kinect作為圖像采集設(shè)備，采用該設(shè)備不僅精簡了圖像的采集步驟，也獲得了比較完整的含有深度信息的人體運(yùn)動數(shù)據(jù)。然后，本文根據(jù)深度圖像進(jìn)行三維人體建模，模型使用能夠決定人體運(yùn)動的16個關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述，具體建模過程中，本文提出了與以往做法有所不同的從點(diǎn)云數(shù)據(jù)到骨架模型的搜索方案，該方案基于傳統(tǒng)的量子進(jìn)化算法，但是擴(kuò)展