三维人体运动跟踪--《大连理工大学》2004年硕士论文
三维人体运动跟踪
【摘要】：人体运动的跟踪与分析是近年来图像处理与计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，属于图像分析和理解的范畴。这一课题在虚拟现实、智能监视系统、感知接口、高级用户界面、运动分析、姿态识别、基于内容的视频分类、视频序列压缩和计算机动画等领域都具有广阔的应用前景。基于图像序列本身的信息进行人体运动的跟踪和分析包含三个步骤：1)从复杂背景中提取运动人体；2)人体运动的跟踪与重构，得到各个时刻反映人体运动的参数，由此以骨架或柱体模型再现和分析人体运动的过程；3)人体行为的识别和理解。其中1)和2)步是第3)步人体行为分析的基础，第3)步达到了人体运动分析的最高境界。目前，研究的重点在前两项。本文提出了一种建立于双目视觉之下、基于关键帧的人体步行运动中上肢关节点跟踪方法。利用人体部位的特征以及骨骼连接关系确定关键帧中上肢关节点的位置，对于关键帧之间的图像，则采用改进的Kalman预测器对关节点的位置进行跟踪和估计，最终恢复人体的三维运动骨架序列。
双目视觉是采用空间同一点在两摄像机成像平面上的视差大小计算空间点的三维坐标。由于平行双目视觉模型具有结构简单，分析简便的优点，其外极线共线且与像面水平轴平行，其对应的图像匹配点只在平行方向(横坐标)上有差别，且这个差别就是基线的长度，从而大大简化了特征点匹配的过程，可以精确求得空间点的三维坐标，因此本文采用了平行双目视觉模型来求取人体关节点的三维坐标信息。
由于人体行走是一个双脚不断交替运动的过程，其重心呈现不断上下起伏的周期性运动。本文采用直方图投影的方法求得人体重心的高度位置，并根据整个步行过程中重心高度的变化规律进行关键帧的定位，将重心位置最高，即每个步行周期开始的帧做为关键帧。
在关键帧中，利用人体部位本身的特征以及骨骼之间的连接关系确定人体上肢关节点的二维位置，并利用平行双目视觉模型求得其三维坐标。
在关键帧之间，采用了改进的Kalman预测器的方法对关节点的运动进行了预测和估计，同时利用预测的方法在一定程度上也能处理部位遮挡的现象。
本文在最后一章中给出了人体步行运动的三维骨架重建序列。实验结果证明，这种基于关键帧的人体运动跟踪的方法避免了起始于首帧的跟踪方法中累计误差过大的问题，可以对人体步行中上肢关节点的运动进行良好的跟踪，具有一定的适用性和应用前景。文章最后对该方法的进一步完善和发展指出了方向。
【关键词】：
【学位授予单位】：大连理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2004【分类号】：TP391.4【目录】：
1 人体运动跟踪与分析综述7-17
1.1 国内外的研究现状7-8
1.2 人体运动分析的发展趋势及典型应用8-10
1.3 人体运动分析的基本内容及涉及到的问题10-14
1.4 本文所做的主要工作14-17
2 人体建模17-20
2.1 人体建模的目的和一般方法17-18
2.1.1 人体建模的目的17
2.1.2 人体建模的一般方法17-18
2.2 3D棒状人体模型18-19
2.3 人体各部位间的层次连接关系19-20
3 双目视觉20-28
3.1 摄像机的成像模型以及摄像机的标定21-23
3.1.1 摄像机的成像模型21-22
3.1.2 摄像机标定22-23
3.2 双目视觉原理23-26
3.2.1 双目视觉的外极线几何限制原理23-24
3.2.2 平行光轴双目视觉模型原理24-25
3.2.3 有关平行光轴双目视觉模型视野范围的讨论25-26
3.3 实验结果及讨论26-28
4 关键帧的提取28-35
4.1 人体区域的获取29
4.2 人体步行运动的特点以及关键帧的含义29-30
4.3 关键帧的提取方法30-35
4.3.1 图像序列中人体重心高度位置的获取30-33
4.3.2 关键帧提取结果及其讨论33-35
5 关键帧中人体上肢关节点定位35-42
5.1 头、肩定位36
5.2 手部定位36
5.3 肘部定位36-41
5.4 质心位置定位41
5.5 小结41-42
6 关键帧之间的运动预测42-54
6.1 卡尔曼滤波器理论的特点及其在动目标跟踪领域的应用现状42-43
6.2 利用卡尔曼滤波器进行三维人体关节点位置的跟踪43-48
6.2.1 目标运动模型43-44
6.2.2 传统的卡尔曼预测方程44-45
6.2.3 利用改进的卡尔曼滤波方法进行三维人体运动跟踪45-48
6.3 实验结果及讨论48-54
6.3.1 实验结果48-52
6.3.2 部位遮挡对跟踪结果的影响以及对策52-54
7 实验结果及总结54-58
7.1 实验结果54-56
7.2 总结56-58
参考文献58-61
论文发表情况61-62
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