基于视频的人体运动姿态分析与重建

论文摘要

视频人体运动分析[1][2]是计算机视觉和计算机图形学相互融合的一个重点研究方向,其研究核心是从单个或多个视频序列中检测、跟踪人体,获取人体运动数据,重建人体的三维运动或描述和理解人体运动。视频人体运动分析的研究在人体动画、游戏、虚拟现实和增强现实、人机交互、视频监控、体育运动分析、辅助临床医疗诊断等领域均有着广阔的应用前景。本文专注于单目视频中的人体运动姿态的跟踪、二维获取以及三维重建等关键技术。工作集中于从包含人体运动的单目视频中,跟踪检测图象,获取人体的三维运动,用关节骨架模型表示人体三维姿态,从而能够对人体的动作技术、人体运动规律进行研究,有望帮助从包括影视、体育等在内的大量视频中得到丰富的人体运动数据,使在虚拟世界中重现人类多姿多彩的活动成为可能。在充分了解掌握相关研究工作的基础上,针对所研究的问题,本文完成的研究工作及主要贡献包括以下几个方面:(1)确定一种适合单目视觉研究的人体运动捕获模型,总体介绍人体运动姿态分析与重建的基本内容和方法。(2)提出一种基于OpenCV的标定方法代替传统标定方法对摄像机进行标定。该方法自动确定参照模板上的角点及其坐标值来计算摄像机的参数,提高了精度。(3)结合高斯模型的背景减除法跟踪检测人体运动区域。(4)通过对人体进行特征标注,求出特征点的重心坐标,在透视投影模型下完成三维人体骨架线的重建。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 视频人体运动分析的应用
• 1.3 视频人体运动分析的研究现状及其困难
• 1.4 本文主要研究工作及成效
• 1.5 论文的组织结构
• 第二章 人体运动姿态分析与重建的基本方法
• 2.1 人体运动姿态分析与重建的基本方法
• 2.1.1 人体检测
• 2.1.2 人体运动的跟踪
• 2.1.3 人体行为的识别与理解
• 2.2 摄像机的标定
• 2.3 本章小结
• 第三章 摄像机的标定
• 3.1 摄像机标定原理
• 3.2 基于 OpenCV 的摄像机标定方法
• 3.2.1 实验原理介绍
• 3.2.2 实验结果
• 3.3 本章小结
• 第四章 人体运动区域检测与人体建模
• 4.1 人体运动区域检测
• 4.1.1 实验原理
• 4.1.2 实验结果
• 4.2 人体建模
• 4.2.1 常用人体模型
• 4.2.2 本文的人体模型
• 4.3 本章小结
• 第五章 人体姿态的三维重建
• 5.1 基于标定点的人体姿态重建
• 5.1.1 人体特征点的确定
• 5.1.2 确定标定点的重心坐标
• 5.2 基于标定点的三维人体姿态重建
• 5.2.1 人体姿态重建原理及实验
• 5.2.2 三维坐标的二义性消除
• 5.3 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 未来工作展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢