基于视频的人体运动捕捉
人体运动追踪技术的原理与实现步骤
人体运动追踪技术的原理与实现步骤人体运动追踪技术是一种通过计算机视觉和图像处理技术对人体运动进行实时跟踪和分析的技术。
它在许多领域中有着广泛的应用，如体育训练、医疗康复、安防监控等。
本文将介绍人体运动追踪技术的原理和实现步骤。
一、原理1. 图像采集：人体运动追踪技术首先需要获取人体运动的图像或视频。
通常使用摄像机、深度相机或红外热像仪等设备进行图像的采集。
这些设备能够捕捉到人体运动时的位置、姿态、速度等信息。
2. 特征提取：从采集到的图像中提取出与人体有关的特征。
这些特征可以是人体关节的位置、骨骼的姿态、身体的形状等。
通常使用计算机视觉和图像处理技术来进行特征提取，例如边缘检测、图像分割等算法。
3. 运动估计：根据特征的变化来估计人体的运动。
通过分析特征在连续帧之间的差异和变化，可以计算出人体的运动轨迹和轨迹的速度。
常用的运动估计算法包括光流法、KLT算法等。
4. 姿态估计：根据人体的运动估计出人体的姿态。
姿态估计是一个复杂的问题，通常需要先推测人体的骨骼结构，再通过寻找最佳匹配的方法来估计人体的姿态。
现在常用的姿态估计算法有基于模型的方法、基于深度学习的方法等。
二、实现步骤1. 数据采集：使用合适的设备对人体的运动进行采集。
常见的设备包括摄像机、深度相机、红外热像仪等。
采集时需要注意灯光、背景等环境因素的影响，确保图像的质量和准确性。
2. 特征提取与选择：根据具体的应用需求选择合适的特征。
例如，如果需要检测人体的关节位置和姿态，可以选择提取关节点的坐标信息。
如果需要检测人体的形状和轮廓，可以选择进行图像分割和形态学处理。
3. 模型训练与优化：根据采集到的数据进行模型的训练和优化。
常见的方法有机器学习算法和深度学习算法。
在训练时需要对数据进行预处理、特征选择和模型调优，以提高运动追踪的准确性和鲁棒性。
4. 运动追踪与分析：使用训练好的模型对实时的图像或视频进行运动追踪和分析。
根据采集到的特征，计算人体的运动轨迹、姿态和速度等信息。
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别已经成为智能监控、人机交互、医疗康复等领域的重要研究课题。
基于视觉的人体动作识别技术能够从图像或视频中提取和解析人体动作信息，从而实现对人体行为的自动识别和理解。
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的研究现状，包括相关技术、方法和挑战，以期为后续研究提供参考。
二、人体动作识别的技术基础1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要目的是从图像或视频中提取出与人体动作相关的特征。
常见的特征包括形状特征、纹理特征、光流特征等。
2. 模型构建：基于提取的特征，构建分类模型进行动作识别。
常用的模型包括支持向量机、隐马尔可夫模型、深度学习模型等。
三、基于视觉的人体动作识别方法1. 基于深度学习的方法：深度学习在人体动作识别中发挥着重要作用，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。
通过大量数据的训练，深度学习模型能够自动提取和识别人体动作特征。
2. 基于光流的方法：光流描述了图像序列中物体的运动信息，通过计算光流场可以提取出人体动作的动态特征。
基于光流的方法在人体动作识别中具有较高的准确性和实时性。
3. 基于骨骼信息的方法：通过深度相机或立体相机获取人体骨骼信息，进而进行动作识别。
该方法能够更准确地捕捉人体动作的细节，但需要较高的硬件设备支持。
四、人体动作识别的应用领域1. 智能监控：通过人体动作识别技术，可以实现智能监控和安防报警等功能，提高社会安全水平。
2. 人机交互：人体动作识别技术可以应用于虚拟现实、游戏、医疗康复等领域，实现自然、直观的人机交互。
3. 医疗康复：通过分析患者的康复动作，可以帮助医生评估患者的康复情况，为患者提供个性化的康复方案。
五、挑战与展望1. 数据获取与标注：大规模、多样化的数据集对于提高人体动作识别的性能至关重要。
然而，目前公开可用的数据集仍存在数据量不足、标注不准确等问题。
基于深度学习的动作捕捉与角色动画应用研究
基于深度学习的动作捕捉与角色动画应用研究摘要：动作捕捉与角色动画技术在游戏开发、电影制作和虚拟现实等领域拥有广阔的应用前景。
然而，传统的动作捕捉方法面临着一些限制，如设备成本高昂、传感器位置限制和数据后处理复杂等。
基于深度学习的动作捕捉技术正逐渐成为一种更具有潜力且成本更低的解决方案。
本文将探讨基于深度学习的动作捕捉与角色动画应用的研究进展，并分析了其存在的挑战和未来发展方向。
一、引言动作捕捉与角色动画技术能够将现实世界中的人类动作转换为虚拟角色的动作，在游戏开发、电影制作和虚拟现实等领域扮演着关键的角色。
传统的动作捕捉方法主要依赖于惯性测量单元(IMU)、光电检测和机械臂等传感器装置。
然而，这些传统方法面临着一些限制，如设备成本高昂、传感器位置限制和数据后处理复杂，限制了其在实际应用中的推广。
二、基于深度学习的动作捕捉技术基于深度学习的动作捕捉技术是近年来的研究热点之一。
通过深度学习算法，可以从RGB图像或深度图像中直接推断出人物的姿势和动作信息，无需额外的传感器。
这种方法不仅节省了成本，还能够解决传统方法中的位置限制和后处理复杂的问题。
基于深度学习的动作捕捉技术可以分为单人动作捕捉和多人动作捕捉两个方面。
1. 单人动作捕捉单人动作捕捉是指从单个人物的图像或视频中估计其姿势和运动信息。
目前，基于深度学习的方法已经在单人动作捕捉领域取得了显著的成果。
例如，一些研究利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结构，将图像序列映射到对应的动作空间。
这些方法不仅能够准确地重建人物的姿势和运动，还能够从单个图像中捕捉到更精细的细节。
2. 多人动作捕捉多人动作捕捉是指从多个人物的图像或视频中同时估计其姿势和运动信息。
由于多人之间存在交叉和遮挡的情况，多人动作捕捉是一个更具挑战性的任务。
然而，一些应用基于深度学习的方法已经开始在多人动作捕捉领域取得了一些初步的进展。
例如，一些研究利用图神经网络(GNN)和时空注意力机制来推断多个人物的姿势和互动信息。
基于视频的人体姿态估计技术研究
基于视频的人体姿态估计技术研究随着AI技术不断发展和普及，视频监控技术在各个领域得到广泛应用。
而基于视频的人体姿态估计技术则是其中的一个重要方向。
该技术可以通过视频中的人体姿态信息，对人物进行识别和跟踪，从而在安防、健康管理、游戏等领域中发挥重要作用。
一、什么是人体姿态估计技术？人体姿态估计技术是指通过计算机视觉和机器学习技术，从图像或视频中自动推断出人体的姿态信息。
它可以识别人体的关节位置、身体动作、运动轨迹等信息，从而进行人物跟踪和分析。
该技术是计算机视觉和机器学习领域中的一个重要研究方向之一。
二、基于视频的人体姿态估计技术原理基于视频的人体姿态估计技术主要分为两个阶段：人体检测和姿态估计。
首先，通过人体检测算法，确定视频中出现的人物位置和数量。
基于目标检测算法的技术，包括区域卷积神经网络（R-CNN）、快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）等，可以实现对视频中的人物位置准确定位。
接着，基于姿态估计算法，对人物进行姿态估计。
目前，常用的姿态估计算法主要分为以下几种：1. 基于刚体模型的姿态估计算法：该算法采用刚体模型对人体进行建模，将人体姿态表示为一系列旋转矩阵，并通过最小二乘法等算法优化模型的参数，实现对人体姿态的估计。
2. 基于特征点的姿态估计算法：该算法先提取出人体关键部位的特征点，包括关节、轮廓、面部等特征点，然后通过从这些特征点间的相对位置和角度等信息中推断出人体姿态。
3. 基于深度学习的姿态估计算法：该算法利用深度学习网络模型进行训练和学习，对人体姿态进行预测。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、时空卷积网络（TSN）等。
三、基于视频的人体姿态估计技术应用基于视频的人体姿态估计技术在很多领域都有着广泛的应用，其中主要包括以下几个方面：1. 安防监控：在视频监控中，人体姿态估计技术可以实现对目标物体的快速定位和跟踪，从而提高监控效率和准确率。
人体运动捕捉技术的使用方法
人体运动捕捉技术的使用方法人体运动捕捉技术是一种用于捕捉和记录人体运动的创新技术，它可以精确地追踪人体运动的细节，并将其转化为数字数据。
这项技术的应用领域广泛，包括电影制作、动画设计、体育科学、医学研究等。
本文将介绍人体运动捕捉技术的使用方法，以帮助读者更好地了解和应用这项技术。
首先，人体运动捕捉技术的基础设备包括传感器、摄像头、计算机软件等。
传感器通常是固定在人体各个关节或身体部位的装置，用于捕捉和记录运动的细节。
摄像头则用于拍摄运动过程中的影像，以获取更全面的数据。
计算机软件则负责处理和分析捕捉到的数据，将其转化为可视化或可操作的形式。
在使用人体运动捕捉技术之前，首先需要安装和配置基础设备。
传感器应正确固定在人体各个关节或身体部位，并与计算机连接。
摄像头应正确设置角度和距离，以确保能够完整地拍摄到人体的运动。
计算机软件应正确安装和配置，以便能够正确地处理和分析捕捉到的数据。
一旦基础设备安装和配置完成，接下来就可以开始进行人体运动捕捉。
在捕捉过程中，被测试者需要进行一系列特定的动作或运动，以便传感器和摄像头可以捕捉到相关的数据。
这些动作或运动可以根据具体的应用需求进行设置。
在捕捉过程中，被测试者应确保动作或运动的准确性和自然性。
他们应遵循指示或示例，以确保与实际应用场景的一致性。
同时，被测试者应保持良好的形体和姿势，以便传感器和摄像头能够准确地捕捉到相关的数据。
一旦捕捉到相关的数据，计算机软件就会对其进行处理和分析。
通过算法和计算模型，软件可以将捕捉到的数据转化为可视化的图像或可操作的形式。
这使得用户可以更直观地观察和分析人体运动的细节，并在此基础上进行进一步的应用和研究。
除了基本的捕捉和分析功能，人体运动捕捉技术还可以与其他技术相结合，提供更多的功能和应用。
例如，结合虚拟现实技术，可以实现身临其境的运动体验；结合机器学习技术，可以自动识别和分类不同的动作或运动。
在实际应用中，人体运动捕捉技术可以用于电影制作和动画设计。
基于视频的人体运动捕捉综述
摘
要 系 统 地 总 结 和 介 绍 了基 于 视频 的人 体 运 动 捕 捉 研 究 的 技 术 方 法 和 最 新 进 展 ． 基 于 视 频 的 人 体 运 动 捕 捉 将
方 法 分 为 自顶 向下 的 方 法 和 自底 向上 的方 法 ２大 类 ， 阐述 了 每 一 类 中各 种 方 法 的原 理 、 术 特 点 和 研 究 现状 ， 后 分 技 最 析 了该 领 域 的难 点 问题 和 发展 趋 势 ． 关 键 词 计 算 机 视 觉 ； 体 运 动 捕 捉 ； 体运 动跟 踪 ； 态 估 计 人 人 姿
中 图 法 分类 号 ＴＰ ９ ３１
Ａ ｕ ｖ ｙ ｏ ｄ ｏ Ｂａ ｅ ｕ ａ ｏ ｉ ｎ Ｃａ ｕｒ Ｓ ｒ ｅ ｆＶｉ ｅ ｓ ｄ Ｈ ｍ ｎ Ｍ ｔｏ ｐｔ ｅ
Ｌ ｏｉ１２ Ｌｉ ｈ ｕ ｕ Ｚ ａ ｇ Ｙｏ ｇ ｏ ｇ） ｉ Ｈａ ｊ ， ｅ ｎＳ ｏ ｘ ｎ） ｈ ｎ ｎ ｄ ｎ
学康 复 中的人 体运 动 分析 ， 拟 现 实 中 的 交互 式 游 虚
ＨＭＣ， 本文 专 指 基 于 视 频 的人 体 运 动 捕 捉 ） ＭＣ ．Ｈ 是 指从一 个或 多个 视 角 已同步 的 图像 序 列 中恢 复 出
人体 姿态 参数 （ 节 点 位 置 或 关 节角 度 ） 关 的过 程 ， 这
Ｋｅ ｒ ｓ ｃ ｍｐ ｔ ｒｖ ｓ ｎ；ｈ ｍ ａ ｔ ｎ ｃ ｐ ｕ ｅ ｕ ｎ ｂ ｄ ｒ ｃ ｉ ｇ；ｐ ｓ ｓ ｉ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ｏ ｕ ｅ ｉｉ ｏ ｕ ｎ ｍｏ ｉ ａ ｔ ｒ于视频 的人 的运 动 分析 和理 解是 近年 来计 算 机视觉 领域 广受 关 注 的 一个 研 究 热 点 ， 涉 及 的关 其
基于视频的人体运动捕捉
中国科学院计算技术研究所硕博连读生转博资格论文基于视频的人体运动捕捉刘国翌指导教师李华中科院计算所研究员学科专业名称计算机应用论文提交日期 2002.4基于视频的人体运动捕捉:摘要摘要本文的主要研究是在国家973项目“数学机械化方法和自动推理平台”（G1998030600）、“奥运科技项目”以及中科院计算所青年创新基金的支持下完成的。
本文系统地总结了当前基于视频的人体跟踪技术的研究进展，对涉及人体跟踪的基础理论和技术难点做出了详尽的讨论。
本文在总结前人工作的基础上，应用图象处理及运动预测等有关跟踪的相关技术，实现了从一段足球比赛视频录像中跟踪多个球员位置。
同时本文还从录像中自动提取禁区和球门区的边界线的参数表示，并利用提取结果进行摄像机定标和球员定位。
本文根据“奥运科技项目”的具体要求，针对举重运动项目，搭建了试验各种算法的实验平台，包括基于人体骨架模型的三级跳运动仿真，摄像机定标和基于人体轮廓的定性分析。
关键词：人体运动跟踪，视频捕捉，运动建模与分析基于视频的人体运动捕捉:AbstractVideo-Based Human Motion CaptureLiu GuoyiDirected By Li HuaThis report addresses the technique of Video-based Human Motion Capture ，gives a detail survey on the theories and techniques of Video-based Human Motion Capture and discusses the difficulties of motion capture and the possible solutions.This report also presents the work of tracking players from soccer match videos. Many tracking technique is used in this work, including image processing, mathematical morphology and Kalman filter to determine players’ positions in the video sequence. A method is presented to implement a quick segmentation and extraction of feature lines from a soccer video. The parameters of the white lines, which are around penalty area and goal area, are detected automatically. These parameters can be used to determine the camera parameters, reconstruct the soccer field, and compute the soccer players’ real positions.In order to prepare the ‘Technologically Advanced Olympiad’ project, this report discusses a framework of motion analysis on weight lifting. Some tests plants are set up to try various motion capture techniques including a 3D stick model, camera calibration and qualitative analysis on human’s silhouette.Keywords: human motion capture, motion extraction, motion modeling and analysis目录第1章绪论 (1)1.1 基于视频的人体运动捕捉技术及其应用 (1)1.2 问题描述和一般的跟踪框架 (2)1.3 跟踪问题难点 (3)1.4 今后研究趋势 (4)1.5 对前人所做系统的介绍和分析 (4)1.5.1 Pfinder 系统 (5)1.5.2 基于twist motion和exponential maps的方法...... 错误！未定义书签。
基于视频的人体运动捕捉
1.2 研究意义
• 定义
– 从一个或多个已同步视角的图像序列中恢复出人体
姿态参数(如关节角度、关节点位置等)的过程
1.2 研究意义（续）
• 广泛的应用需求
– – –
–
– –
智能监控：gait recognition、 elder care、 abnormal behavior detection 人机交互：posture recognition gesture recognition 运动分析：sports and rehabilitation medicine 虚拟现实：video game、teleconferencing 动画和影视制作 视频标注和检索
模板的肢体检测等
• 人体结构配置的推理
– –
通过贝叶斯推理求解满足约束的最大后验概 率 推理方法：DP，BP，MCMC，MFMC
2.2.3 概率推率法（续）
2.3 Top-down/Bottom-up
• Top-down
–
–
优点：可使用各种约束和先验知识，处理遮挡；跟踪结果精确 缺点：需要初始化，跟踪失败；速度慢 优点：不需要初始化，速度快 缺点：结果不够精确，难于处理遮挡问题
• Particle filtering
–
Annealed particle filtering
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
• 存在的问题
• 进一步改进 ：
– –
更鲁棒的观测模型 用底层特征检测修正预测模型
4.总结
基于视频的人体运动捕捉的
–
–
研究背景及意义 研究现状
结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪
基于单目视频的人体运动捕获技术研究与实现
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 摘 要
随着社会需求的不断增加和计算机动画技术的不断发展，运动捕获技术也受到 越来越多的重视。传统的运动捕获技术需要使用昂贵的设备，附着在身上的传感器 也限制了演员的自由表演。近年兴起的基于视频的运动捕获技术很好的解决了这两 个缺点，实现了从低成本的视频中跟踪运动，并且演员的表演不受限制，降低了动 画制作成本，并在智能监控、运动分析等领域有着广泛的应用前景。 二维跟踪和三维重建是基于单目视频的运动捕获技术的两个主要方面。在二维 跟踪方面，引入人体骨骼模型，利用基于光流的特征跟踪方法对人体关节点进行二 维跟踪；在三维重建方面，利用定标模板实现了摄像机定标，使用手工标注实时获 取骨骼长度作为约束条件，使用深度优先恢复的方法对关节点的二维运动信息进行 三维重建。 针对运动过程中的自遮挡问题，采用了基于几何模型和运动特性的恢复方法对 缺失的关节点运动信息进行恢复。根据先验人体骨骼模型，利用骨骼长度约束和运 动连续性约束进行恢复，并将恢复后的完整的运动捕获数据保存为自定义格式的文 件。利用 MEL 将运动捕获数据读入 Maya，并将其赋予骨骼模型，重现所跟踪对象 的运动。 实验结果表明，该方法能够实现对视频中的人体运动进行跟踪，并对跟踪结果 进行三维重建，同时对被遮挡关节点的运动信息进行恢复，得到完整的运动捕获数 据。
引
言
1.2
1.2.1
国内外研究概况
基于视频的运动捕获技术 人体运动捕捉是由ard Muybridge在1887年的著名实验中首次遇到的。 由于
1
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
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1.3 研究意义（续）
重要的学术价值
涉及到计算机视觉中的许多基本问题
• 如运动检测和分割、目标定位和识别、刚体和非刚体跟踪、 场景恢复与表示、多摄像机数据融合等
融合了图像处理、计算机图形学、人体运动学、 融合了图像处理、计算机图形学、人体运动学、最 优化和机器学习等多学科的理论， 优化和机器学习等多学科的理论，是很具挑战性的 研究工作 研究热点
输入包含 人体的图像 特征提取 函数影射 人体姿态
2.2.3 概率推率法
身体部分的检测
人脸检测、肤色区域检测、矩形拟合、基于 模板的肢体检测等
人体结构配置的推理
通过贝叶斯推理求解满足约束的最大后验概 率 推理方法：DP，BP，MCMC，MFMC
2.2.3 概率推率法（续）
2.3 Top-down/Bottom-up
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
Human body model
2D SPM模型 包含关节角度和肢体长度变化因子
Dynamical model
由前面已知的状态预测当前状态 二阶自回归模型(ARP)
Xt = A1Xt - 1 + A2Xt - 2 + D + wt
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
2.2.1 Top-down（cont’d）
自顶向下的基于模型的人体运动跟踪处理框架
优化方法 优化方法 局部优化法:梯度法、动力学法、局部搜索 局部优化法 概率搜索法：Kalman滤波、粒子滤波 概率搜索法
2.2.1 Top-down（cont’d）
2.2 Bottom-up
形状分析 识别法 概率推理
2.2.1形状分析法
通过启发式知识，对轮廓/骨架等特征进行分 析，得到身体主要关节点/特征点 形状分解
2.2.2 识别法
模板匹配
运动库检索
输入包含 人体的图像 特征提取 运动库 （特征 -姿态 对） 人体姿态
函数影射
通过训练数据建立底层特征与姿态参数的映射关系 映射方法：NN，SVM，RVM，Bayesian、HMM
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
存在的问题
进一步改进 ：
更鲁棒的观测模型 用底层特征检测修正预测模型
4.总结
基于视频的人体运动捕捉的
研究背景及意义 研究现状
结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪
谢 谢
鲁棒性、准确性、 鲁棒性、准确性、速度
2.1 难点问题（续）
2.2 主要方法
自顶向下（Top-down） 自底向上（Bottom-up） 自顶向下与自底向上相结合（ Top-down / Bottom-up ）
2.2.1 Top-down
Model-based Human Body Tracking 预测—匹配—修正 使用各种约束和先验知识，处理遮挡
• IJCV 、PAMI 、CVPR、ICCV
2.研究现状
难点问题 主要方法 典型系统
2.1 难点问题
最早的工作
J. O’Rourke and N. I. Badler, Model-based image analysis of human motion using constraint ropagation, IEEE Transactions on PAMI,1980, 2(6): 522-536 D. Hogg, Model-based vision: A program to see a walking person, Image and Vision Computing, 1983,1(1): 5-20
基于视频的人体运动捕捉 video-based human motion capture
2005-11-10
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
提纲
研究背景及意义 研究现状 结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪 总结
1.1 研究背景
在竞技体育运动中，对运动员的动作进行定 量的运动分析是提高训练水平的重要科学手 段 自动描绘出运动员的重心轨迹和动作线条图， 获得技术动作的基本生物力学参数。
1.2 研究意义
定义
从一个或多个已同步视角的图像序列中恢复出人体 姿态参数(如关节角度、关节点位置等)的过程 姿态参数( 关节角度、关节点位置等)
1.2 研究意义（续）
广泛的应用需求
智能监控：gait recognition、 elder care、 智能监控 abnormal behavior detection 人机交互：posture recognition 人机交互 gesture recognition 运动分析：sports and rehabilitation medicine 运动分析 虚拟现实：video game、teleconferencing 虚拟现实 动画和影视制作 视频标注和检索
困难在于如何结合
2.4 典型系统
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪
目的
在首帧初始化后通过自动跟踪获得人体主要 关节点运动参数，用于运动分析。
方法
Model-based Tracking
• Human body model • Dynamical model • Observation model • Particle filtering
Observation model
模型与图像数据的匹配度量
• Region (color histogram) • Shape (edge Chamfer matching)
Particle filtering
Annealed particle filtering
3.结合运动模型和多种测量的人体运动跟踪(续)
Top-down
优点：可使用各种约束和先验知识，处理遮挡；跟踪结果精确 缺点：需要初始化，跟踪失败；速度慢
Bottom-up
优点：不需要初始化，速度快 缺点：结果不够精确，难于处理遮挡问题
2.3 Top-down/Bottom-up(cont’d)
函数映射和基于模型的跟踪相结合 关键帧匹配和基于模型的跟踪相结合