基于单相机的人体运动跟踪技术的研究与实现

admin · 发表于 2022-9-15 13:01:25

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基于视觉的人体运动跟踪是从视频序列中提取运动人体的关节坐标，进而恢复其三维运动姿态。人体运动跟踪广泛应用于人体动画、虚拟现实、智能监控等领域。基于视觉的人体运动跟踪研究一般遵循初始化、关节点运动跟踪、姿态估计和识别的框架。本文在总结和分析国内外相关研究工作的基础上，对人体跟踪的自动初始化、人体的关节点运动跟踪、三维姿态恢复等方面进行了研究。主要工作包括：1、设计了人体运动骨架的自动绑定方法，实现了人体运动跟踪的初始化。自定义一个标准姿态作为骨架绑定的对象，通过对人体几何骨架的处理，分析其与标准姿态的符合程度，利用符合标准姿态的几何骨架将骨骼模型与运动人体绑定。在图像特征提取后基于标准姿态进行人体运动骨架的自动绑定，实现了跟踪的自动初始化。2、提出了一种基于人体姿态约束的关节点运动跟踪方法。为了提高在无标记条件下跟踪的准确性，论文总结并提出了人体姿态的约束关系，根据这些姿态约束关系直接识别关节点或者限制关节点的搜索范围，使跟踪成功率提高到90%，正确率提高到70%；对于跟踪丢失的关节点，设计了一种以轮廓特征为线索的粒子滤波算法，通过计算预测模型与图像的轮廓特征相似度来估计丢失的关节点。3、实现了一种从单相机视频中恢复人体三维姿态的方法。将人体骨骼长度比例作为先验知识，结合相机投影模型，恢复出人体关节的相对深度坐标。人体骨骼长度比例在跟踪初始化过程中获得，在求解关节点深度时，将运动过程中的时空相关性和肢体的非穿透性作为约束，在一定程度上消除了关节点深度的二义性。在以上工作的基础上，本文实现了一个基于单相机的人体关节点运动跟踪与三维姿态恢复的原型系统，该系统可以通过相机实时采集的视频数据进行人体的运动跟踪过程并输出恢复的三维骨架姿态。实验结果表明，该系统在人体运动跟踪过程中，可以实现人体运动骨架的自动绑定，在跟踪关节特征点时，虽然计算人体姿态约束使算法预处理部分时间变长，但是跟踪与估计的整体时间却得到了一定的降低。

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