本文關(guān)鍵詞：單目圖像的上半身人體三維姿態(tài)重構(gòu)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人體三維姿態(tài)重構(gòu)是指通過(guò)從單視角、多視角拍攝的數(shù)字圖像或視頻序列中恢復(fù)出目標(biāo)人體的三維空間信息的過(guò)程�；趩文繄D像的人體三維重構(gòu)主要是根據(jù)給定的單目圖像,通過(guò)提取目標(biāo)人體的輪廓、顏色、形狀等圖像特征,并且采用相關(guān)的算法對(duì)這些特征進(jìn)行深入的分析應(yīng)用,從而計(jì)算得出相應(yīng)的人體姿態(tài)三維信息。由于無(wú)法獲得目標(biāo)的深度信息,僅僅根據(jù)單目圖像或是拍攝于單視角的圖像序列進(jìn)行人體三維姿態(tài)的重構(gòu)是非常具有挑戰(zhàn)性的。本論文針對(duì)單攝像機(jī)拍攝的圖像或視頻中的人體姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題,回顧并且總結(jié)了目前較為常用的人體二維姿態(tài)估計(jì)及三維重建的相關(guān)算法,利用人體樹(shù)狀模型,實(shí)現(xiàn)了人體上半身的二維肢體檢測(cè),同時(shí)根據(jù)二維檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行三維姿態(tài)動(dòng)態(tài)跟蹤,基于三維姿態(tài)跟蹤數(shù)據(jù),恢復(fù)和估計(jì)以參數(shù)表示的人體姿態(tài),生成人體三維運(yùn)動(dòng)模型,求解真實(shí)人體在三維世界坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)參數(shù)。本論文的主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:1)提出了人體上半身的二維姿態(tài)估計(jì)算法。針對(duì)人體上半身的各個(gè)肢體部分,用改進(jìn)的形狀上下文進(jìn)行特征提取,并且分別進(jìn)行離線學(xué)習(xí),訓(xùn)練相應(yīng)的分類器,對(duì)目標(biāo)人體進(jìn)行檢測(cè),得到具體部位的檢測(cè)概率,并采用相關(guān)算法對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,最終估計(jì)出人體上半身各肢體部位的位置。2)實(shí)現(xiàn)了弱透視投影模型下的人體模型映射。在弱透視投影模型下,對(duì)攝像機(jī)參數(shù)求解過(guò)程進(jìn)行簡(jiǎn)化,將7個(gè)待估計(jì)的攝像機(jī)參數(shù)簡(jiǎn)化為1個(gè),大大地降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度,提升了算法的效率。3)提出了一種基于關(guān)節(jié)點(diǎn)圖像坐標(biāo)的三維姿態(tài)重構(gòu)算法,并構(gòu)建了二維-三維姿態(tài)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。將人體圖像的二維關(guān)節(jié)點(diǎn)特征,與人體上半身三維姿態(tài)結(jié)合起來(lái),并且采用基于關(guān)節(jié)點(diǎn)反投影誤差的退火粒子濾波算法進(jìn)行姿態(tài)跟蹤,實(shí)現(xiàn)了人體上半身三維姿態(tài)重構(gòu)。與此同時(shí),建立了人體上半身二維-三維姿態(tài)轉(zhuǎn)換系統(tǒng),整合了單目圖像三維姿態(tài)重構(gòu)功能以及圖像序列的三維姿態(tài)重構(gòu)功能。4)本文針對(duì)提出的算法,在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文的算法能有效地估計(jì)人體上半身二維姿態(tài),并在此基礎(chǔ)上快速地重構(gòu)出人體三維姿態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：人體姿態(tài)估計(jì) 二維姿態(tài)估計(jì) 人體三維重建 退火粒子濾波
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究背景與現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新12-13
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 圖像的人體二維姿態(tài)估計(jì)15-36
• 2.1 人體模型16-17
• 2.2 圖像特征17-24
• 2.2.1 常用的圖像特征17-19
• 2.2.2 邊緣特征19-22
• 2.2.3 形狀上下文22-23
• 2.2.4 改進(jìn)的形狀上下文23-24
• 2.3 人體上半身二維姿態(tài)估計(jì)24-27
• 2.3.1 分類器26-27
• 2.3.2 二維姿態(tài)估計(jì)步驟27
• 2.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果27-35
• 2.4.1 二維姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)27-31
• 2.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果31-32
• 2.4.3 誤差分析32-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 弱透視投影模型下的人體模型映射36-44
• 3.1 投影模型36-39
• 3.1.1 正交投影36-37
• 3.1.2 透視投影37-38
• 3.1.3 弱透視投影38-39
• 3.2 人體模型映射39-43
• 3.2.1 坐標(biāo)系39-41
• 3.2.2 攝像機(jī)參數(shù)求解過(guò)程簡(jiǎn)化41-43
• 3.3 本章小結(jié)43-44
• 第四章 攝像機(jī)標(biāo)定44-51
• 4.1 內(nèi)標(biāo)定46-47
• 4.1.1 主攝像機(jī)內(nèi)標(biāo)定46
• 4.1.2 輔助攝像機(jī)內(nèi)標(biāo)定46-47
• 4.2 外標(biāo)定47-50
• 4.3 本章小結(jié)50-51
• 第五章 人體上半身三維姿態(tài)重構(gòu)51-74
• 5.1 三維骨架模型51-56
• 5.1.1 人體全身骨架模型52-53
• 5.1.2 人體上半身骨架模型53
• 5.1.3 骨架模型坐標(biāo)計(jì)算53-56
• 5.2 退火粒子濾波56-60
• 5.2.1 粒子濾波56-57
• 5.2.2 模擬退火57-58
• 5.2.3 退火粒子濾波58-60
• 5.3 人體上半身骨架似然度計(jì)算60-61
• 5.4 人體三維姿態(tài)重構(gòu)61-65
• 5.4.1 攝像機(jī)參數(shù)求解62-63
• 5.4.2 三維姿態(tài)重構(gòu)步驟63-65
• 5.5 二維-三維姿態(tài)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)65-67
• 5.6 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果67-73
• 5.6.1 初始化67-68
• 5.6.2 多幀人體三維姿態(tài)重構(gòu)68-70
• 5.6.3 單幀人體三維姿態(tài)重構(gòu)70-73
• 5.7 本章小結(jié)73-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 全文總結(jié)74-75
• 6.2 研究展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 致謝80-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文81-83

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 孫君頂;馬媛媛;;紋理特征研究綜述[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2010年06期

  本文關(guān)鍵詞：單目圖像的上半身人體三維姿態(tài)重構(gòu)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：422154