本文關(guān)鍵詞： 三維重建 人體運(yùn)動(dòng)重建 稀疏表示 加速近端梯度　出處：《中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高人體三維結(jié)構(gòu)的重建精度,針對(duì)重建過(guò)程中字典中原子的最佳選擇和結(jié)構(gòu)矩陣的優(yōu)化問(wèn)題,結(jié)合稀疏表示和低秩約束,提出一種正交匹配追蹤追蹤及加速近端梯度(OMP-APG)算法,以此為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供豐富的信息,以輔助醫(yī)生快速精確地制定出治療方案。首先,對(duì)特征點(diǎn)觀測(cè)矩陣進(jìn)行奇異值分解(SVD)分解,利用列文伯格-馬夸爾特(LM)算法得到唯一確定的相機(jī)旋轉(zhuǎn)矩陣;其次,利用稀疏表示中"最大化逼近"思想,通過(guò)正交匹配追蹤算法對(duì)軌跡基系數(shù)進(jìn)行求解,結(jié)合預(yù)定義的軌跡基求解出人體三維結(jié)構(gòu)矩陣;最后,根據(jù)結(jié)構(gòu)矩陣是一個(gè)低秩矩陣,將其秩優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為核范數(shù)最小化問(wèn)題,利用加速近端梯度算法對(duì)人體結(jié)構(gòu)矩陣進(jìn)一步優(yōu)化處理。將該算法與稀疏逼近算法進(jìn)行比較,對(duì)伸懶腰、瑜伽、拾物、喝水和跳舞等5組不同的人體運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行三維重建,通過(guò)其三維重建效果圖和三維重建誤差的結(jié)果顯示,其重建精度更高且穩(wěn)定性更好。在該算法下喝水運(yùn)動(dòng)的重建效果最佳,其1 102幀圖像序列41個(gè)特征點(diǎn)的重建誤差為0.030 3,而在稀疏算法下的重建誤差為0.017 8。因此,該算法可以有效地提高人體三維結(jié)構(gòu)的重建精度,為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域輔助治療提供相應(yīng)的技術(shù)支持。
[Abstract]:In order to improve the reconstruction accuracy of human three-dimensional structure, the optimal selection of atoms and the optimization of structure matrix in the dictionary are combined with sparse representation and low rank constraints in the process of reconstruction. An OMP-APG algorithm for orthogonal matching tracking and accelerating proximal gradient tracking is proposed to provide rich information for the medical field to assist doctors to quickly and accurately work out the treatment plan. First of all. The singular value decomposition (SVD) decomposition is applied to the observation matrix of feature points, and the unique camera rotation matrix is obtained by using the Levinberg-Marquardt LM algorithm. Secondly, using the idea of "maximum approximation" in sparse representation, the trajectory base coefficient is solved by orthogonal matching tracing algorithm, and the three-dimensional structure matrix of human body is solved by combining the predefined trajectory base. Finally, according to the fact that the structure matrix is a low rank matrix, the rank optimization problem is transformed into a kernel norm minimization problem. Using the accelerated proximal gradient algorithm to further optimize the human structure matrix. The algorithm is compared with the sparse approximation algorithm to stretch, yoga, pick up objects. Five different groups of human motion models, such as drinking water and dancing, were reconstructed by 3D reconstruction. The results of 3D reconstruction and 3D reconstruction error showed. The reconstruction accuracy is higher and the stability is better. Under this algorithm, the reconstruction effect of water motion is the best, and the reconstruction error of 41 feature points of the 1 102 frame image sequence is 0.0303. The reconstruction error under sparse algorithm is 0.017 8. Therefore, the algorithm can effectively improve the reconstruction accuracy of human three-dimensional structure and provide the corresponding technical support for medical auxiliary therapy.
【作者單位】： 浙江理工大學(xué)信號(hào)與信息處理研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61672466) 浙江省自然科學(xué)基金(LZ15F020004,LY1720034) 浙江理工大學(xué)521項(xiàng)目
【分類號(hào)】：R318;TP391.41
【正文快照】： 引言利用二維圖像序列來(lái)恢復(fù)人體三維結(jié)構(gòu)成為近幾年的研究熱點(diǎn),即尋找合適的算法從已知的二維序列觀測(cè)點(diǎn)中恢復(fù)人體的三維結(jié)構(gòu)[1-2]。在先前的研究中,Tomasz和Kanata提出利用觀測(cè)矩陣的秩約束對(duì)觀測(cè)矩陣進(jìn)行因式分解(SVD分解)[3],即在正交投影模型下結(jié)合觀測(cè)矩陣的秩約束條件

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本文編號(hào)：1482322