第3章 三维运动估计
三维运动估计
第七章 三维运动估计7.1 投影位移场的模型 1．刚体运动模型t 时刻刚体上点123(,,)T X X X X =t '时刻运动到'''123(,,)T X X X X '= 运动由旋转因子R 和平移因子T 描述X ’=RX+T (7.1--1) 其中 R=33()ij r ⨯，31()i T t ⨯= 在较小旋转欧拉角时(7.1--2) 而θ∆，ϕ∆，φ∆分别表示绕1X ，2X ，3X 轴的较小逆时角位移。
2．正交位移场模型（1）正交位移场是指三维运动矢量正交投影到图象平面，即有 且 (7.1--3) 由(7.1--1)有(7.1--4) 上式是第t 帧的点（12,x x ）⇒t '帧的点（12,x x ''）的变换算法，实质上是6参数11r ，12r ，（1331rX T +）；21r ，22r ，（2332rX T +）的仿射变换。
是一个参数化模型。
（2）关于景深a.观察点与景物上点之间的真实是不可观察的，因为是正交投影。
b.但景物本身的结构信息包含在投影图象中的。
c.设实际景深为333X X X =+，则3X 可理解为景物上参考点的深度，而3X 是景物上某一点与参考点的相对深度，因此，6参数模型包含了景物的相对信息。
d.通过估计⇒二维运动估计+深度估计（结构信息）≈三维运动估计111R φϕφθϕθ-∆∆⎛⎫ ⎪=∆-∆ ⎪ ⎪-∆∆⎝⎭1122{x X x X ''=''=1122{X x X x ==1111122133122112222332(){()x r x r x r X T x r x r x r X T '=+++'=+++3．透视位移场模型（1）透视位移场可由透视模型（7.1--5）代入(7.1--1)式得到（令f=1）(7.1--6)(2)这是非线性模型(3)对三维空间中任意形状运动表面有效，因为深度参数3X 是独立的。
三维物体识别与姿态估计算法研究
三维物体识别与姿态估计算法研究第一章引言1.1 研究背景三维物体识别与姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向。
随着计算机硬件性能的提升和深度学习的兴起，三维物体识别与姿态估计在各个领域中得到了广泛应用。
通过精确地估计三维物体的姿态，可以实现多个领域的应用，如虚拟现实、机器人操作、自动驾驶等。
1.2 研究意义三维物体识别与姿态估计的研究对于提升计算机视觉系统的性能和应用的效果具有重要意义。
准确地识别和估计物体的姿态可以帮助计算机视觉系统更好地理解环境和实现自主决策。
同时，三维物体识别与姿态估计的应用潜力巨大，可以应用于智能家居、智能制造、医疗健康等领域。
1.3 研究目标本文旨在对三维物体识别与姿态估计的算法进行研究，提出有效的方法和技术，提高物体识别和姿态估计的准确性和实时性。
通过实验和分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为实际应用提供有效解决方案。
第二章相关技术综述2.1 三维物体识别方法2.1.1 基于深度学习的方法深度学习在三维物体识别中取得了巨大成功，特别是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
这些方法通过学习大量的标注数据，自动地学习物体的特征表示，实现了出色的识别性能。
2.1.2 基于特征描述子的方法传统的基于特征描述子的方法在三维物体识别中仍然有重要的作用。
这些方法通过提取物体的局部特征，并构建描述子进行匹配和识别。
例如，SIFT、SURF等特征描述子在三维物体识别领域具有广泛的应用。
2.2 姿态估计方法2.2.1 基于模型的方法基于模型的方法通过建立物体的几何模型和姿态变换模型，实现对物体姿态的估计。
这些方法通常需要预先建立物体的模型，然后通过匹配和优化过程估计姿态。
2.2.2 基于深度学习的方法深度学习在姿态估计中也取得了显著的进展。
通过将姿态估计问题转化为回归或分类任务，基于深度学习的方法可以学习到更准确的姿态表示和预测方法。
第三章研究方法与实现3.1 数据集为了验证算法的性能，我们使用了多个公开的三维物体识别与姿态估计数据集，如ObjectNet3D、LINEMOD和YCB等。
运动估计——精选推荐
运动估计一、概述运动估计的基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。
视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。
这段来源于百度：第一句，说把一帧分成许多不重叠的宏块，涉及到几个概念，一个是分隔，一个是不重叠，一个是宏块，H.264的宏块，都是16*16的像素块，其中又有一个隐含的概念，就是一个宏块包含亮度，色度U和色度V，其中.二比一的关系。
第二句，认为宏块内所有像素的位移量都相同。
当然，实际情况可能是一个宏块内的像素属于两个运动物体，比如属于两只小鸟，分别飞往两个方向，这样的话，这分属于两个小鸟的像素的位移，包括移动距离和方向，都是不一样的，但这样太复杂了，而且，H.264里，用到这个位移，它并不是要真的研究位移，只是为了压缩样本像素的网络传输，所以，在高度复杂的问题面前，没必要纠结对与错。
而是把宏块作为一个整体来看的。
它只是要在参考帧中找到一个类似的块来求差，而参考帧的这个块，也许和当前的块根本就没任何关系。
我是这样猜出想的，比如这个帧里，有一块纯黑的区域，在同一个帧里，还有另一块纯黑的区域，如下图：假定这个图从左向右移动，它就成了一段连续的，相似的动画，或者叫一个序列算了。
这样的话，在上面的那个黑色区域里的某一个宏块，可以用前一帧对应位置附近的一个黑色宏块作参考，也可以用前一帧里，下面这个黑色区域里的一个宏块作参考，在小范围里来说，压缩效果是一样的。
看H.264里，有个最优匹配的概念，对于这个纯色的图来说，没什么太大的感觉，如果对于那些花花绿绿的真彩色图来说，很少存在这样的纯色块，那个最优匹配应该就有优势了。
在真彩色的每一个宏块，它并不见的能找到一个和它一样样的宏块来作参考，一般也就找个比较接近的，那这个最优匹配，就是找最近似的了吧，如何认为是最近似的，好像是H.264里的SAE什么的，不管是不是它，肯定有一个判断的标准。
第三章二维运动估计之一
v vnen vtet
vn ||
||
t
0
2.2 运动估计的一般方法
后向运动估计
Time t
Time t +t
Time t - t x
d(x, t - t) 当前帧
x 参考帧
d(x, t + t) x
当前帧 前向运动估计
参考帧： 1(x, t1) 当前帧: 2(x, t2)
– 基于光流的运动估计 – 基于像素的运动估计 – 基于块的运动估计（EBMA）
3-D运动 -> 2-D运动
3-D MV
2-D MV
2.1 2-D 运动 vs. 光流
2-D 运动: 3-D 运动的投影, 取决于3D 物体运动和投影 操作。
光流: 观测的或表现的二维运动。
– 不仅可以由物体运动引起，还可以由摄像机运动或照明条件 变化引起。注：不等同于真实的二维运动。
xB
w(
x)
x
vˆx
y
vˆy
t
x
0
xB
w(
x)
x
vˆx
y
vˆy
t
y
0
2.3.1 多点邻域约束
多点邻域约束
则光流矢量的估计值为：
vˆx vˆy
xB
vtet
v
vnen
e t 为切线方向上的单位矢量
Tv 0
t
vn
t
0
只能确定图像空间梯度方向上的分量（法向流）
《计算机视觉》课程教学大纲.
《计算机视觉》课程教学大纲课程编号：50420031课程名称：计算机视觉英文名称：Computer Vision课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：二开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：图像处理与分析适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握介绍计算机视觉的基本理论和基本方法。
通过课程学习要求学生觉掌握的计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，了解国内外最新研究成果。
通过本课程学习使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本理论和方法，初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。
课程主要内容：全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（2 学时）内容：计算机视觉的基本概念，Marr视觉计算理论，成像几何基础，计算机视觉的应用。
第二章人类视觉（2 学时）内容：人类视觉简介，视觉信息的多层处理。
第三章边缘检测（4 学时）内容：经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与马尔－希尔德累思边缘检测算子、多灰度图像的边缘聚焦法、坎尼边缘检测算子和基于梯度信息的自适应平滑滤波。
第四章明暗分析（2 学时）内容：图像辐射图，表面方向，反射图，由图像明暗恢复形状。
第五章深度分析（4 学时）内容：三维感知基本理论和方法，立体成像原理，被动立体测定技术和主动立体测定技术。
第六章标定问题（6 学时）内容：图像表征与摄像机标定，其中包括透视投影变换、摄像机的标定、摄像机的运动控制模型，双目立体标定。
第七章三维场景表示（4 学时）内容：三维空间曲面的表示，曲面分割等。
第八章二维运动图像分析（4 学时）内容：图像运动特征提取的基本方法，由局部光流恢复结构与运动参数估计，基于块的运动分析。
第九章三维运动估计（4 学时）内容：三维运动与结构估计、由运动与立体观测恢复3—D结构和基于生物视觉运动感知原理的多速度运动检测；基于CAD模型的三维机器视觉。
《运动估计综述》课件
使用不同数据集重复实验以获得更可靠的评估结果。
用户调查
收集用户对算法性能的主观评价。
实验结果与分析
准确性分析
通过对比实验，发现算法A在大多数场景下 表现出更高的准确性。
实时性分析
交叉验证结果显示，算法C具有最快的执行 速度。
鲁棒性分析
经过自评估，算法B在面对噪声和遮挡时表 现更稳定。
健壮性分析
多目标跟踪
如何准确跟踪多个目标并处理遮挡问题是当前运 动估计面临的重要挑战。
未来研究的方向与趋势
深度学习与计算机视觉
利用深度学习技术提升运动估计的性能和准 确性是未来的重要研究方向。
多传感器融合
结合不同传感器信息，如红外、雷达等，以 提高运动估计的鲁棒性和准确性。
强化学习与优化算法
利用强化学习与优化算法提升运动估计的实 时性和准确性。
评估指标
01
准确性
衡量估计的运动参数与实际运动参 数之间的差异。
实时性
评估算法的执行速度和响应时间。
03
02
鲁棒性
评估算法在不同场景和条件下的稳 定性。
健壮性
衡量算法对噪声、遮挡和其他干扰 的抵抗能力。
04
评估方法
对比实验
将不同算法在同一数据集上进行比较。
自评估
使用已知的参数或标准来评估算法性能。
跨领域应用
将运动估计技术应用于其他领域，如机器人 、虚拟现实等，以拓展其应用范围。
感谢观看
THANKS
然而，运动估计面临许多挑战，如遮挡、光照变化、动态背景等，需要不断研究和 改进。
研究意义
运动估计是实现视频分析和理解的重要基础，对于提高视频数据的利用效率和智能化水平具有重要意 义。
人体三维运动姿态估计方法研究
03
深度学习在人体运动姿态 估计中的应用
卷积神经网络（CNN）的应用
01
02
03
卷积层
通过卷积运算，提取输入 中的局部特征。
池化层
对卷积层的输出进行下采 样，减少数据量，提高计 算效率。
全连接层
将卷积层和池化层的输出 进行整合，得到最终的输 出结果。
循环神经网络（RNN）的应用
记忆单元
RNN的核心结构，用于捕 捉输入序列中的长期依赖 关系。
输出单元
对记忆单元的输出进行线 性组合，得到最终的输出 结果。
门控机制
通过门控机制控制记忆单 元的状态，实现对信息的 记忆和遗忘。
长短期记忆网络（LSTM）的应用
记忆单元
LSTM通过引入记忆单元来捕捉输入序列中 的长期依赖关系。
遗忘门
控制记忆单元中信息的遗忘程度，实现对 信息的选择性记忆。
输入门
控制记忆单元中新信息的输入程度，实现 对信息的选择性记忆。
• 基于模型驱动的方法则通过建立人体运动模型，对运动过程进行模拟 和分析，具有较高的精度和可靠性。
• 未来，随着人工智能技术的发展，结合数据驱动和模型驱动方法的优 势，将有望实现更高效、准确、灵活的人体三维运动姿态估计。同时 ，随着应用场景的不断扩展和深化，人体三维运动姿态估计技术也将 面临更多的挑战和机遇。
人体三维运动姿态估计方法 研究
2023-11-03
目 录
• 引言 • 人体运动姿态估计方法概述 • 深度学习在人体运动姿态估计中的应用 • 实验设计与分析 • 方法对比分析与讨论 • 结论与展望 • 参考文献
01
引言
研究背景与意义
人体运动姿态估计在体育科学 、健康监测、虚拟现实、电影 动画等领域具有广泛的应用价
基于模型的弹性连接体三维运动估计
３ 中国科 学院 自动化研究所 ， ． 北京 １０ ９ ） ０ １０
摘
要： 为解 决 非刚体 运 动分析 中模型 精度 和 计 算 复杂 度 之 间的 平衡 问题 ， 文提 出 了一 种 基 该
于圆锥 曲线模 型 的 弹性连 接体 （ 体 ） 维运 动 估 计 方 法。 建 立 了人 体 三 维模 型 ， 据 双 目图 人 三 根
ｍ ｔ ｎａａ ｓ ， ｅ ｏ ｆ Ｄ ｍ ｔ ｎｅｔ ａｏ ｒ ｌ ｔ ｒｃｌ ｅ ｂｅｔ ｈ ｍ ｎｂｄｅ ）ｂｓｄ ｏｏ ｎ ｙｉ ａｍ ｔ ｄｏ ｏ ｏ ｓ ｍ ｔ ｎｆ ａ ｉ ａ ｉ ａ ｄｏｊ ｓ（ ｕ ａ ｏｉ ｉ ｌ ｓ ｈ ３ ｉ ｉ ｉ ｏ ｅ ｓｃ ｔ ｕ ｔ ｃ ｓ ａｅ
ｔａ ｈ ｄ ｌｂ ｓ ｄ ｅ ｔ ｔｏ ｔ ｏ ａ ｓｉ ｔ ｈ ｕ ｎ ｍｏ ｉｎ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓｐ ｏ ｅｌ ． ｈ ｔｔ ｅ ｍｏ ｅ － ａ ｅ ｓｉ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔ ｍａ ｍａｅ ｔｅ ｈ ｍａ ｔ ａ ａ ｔ ｒ ｒ ｐ ｒｙ ｏ
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔ ｆ ｒ ａ ｇ ｏ ｒ ｄ ｏ ｅｗｅ ｎ ｃ ｍｐ ｔｔ ｎ ｌｃ ｍｐ ｅ ｉ ｎ ｄ ｌｐ ｅ ｉｉｎ ｉ Ｏ ｒｇｄ ｏ ｏｆ ｏ ｄ ｔａ ｅ ｆ ｂ ｔ ｅ ｏ ｕ ａｉ ａ ｏ ｌｘｔ ａ ｄ ｍｏ ｅ ｒ ｃｓｏ ｎ ｎ Ｄ—ｉｉ ｅ ｏ ｙ
像序列进行基 于该模型的人肢体三维变形和运动参数估计 ， 采用圆锥 曲线三维模型及其在 图像 平 面上投 影 的联 系方程 估 计三 维运 动参 数 。人 手臂 运 动估 计 实验 结 果表 明该 运 动估 计 算 法 能
够正 确估 计人 体 运动 参数 。
关键 词 ： 弹性 连接 体 ； 圆锥 曲线 ； 动估 计 运
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• 3.2.1 概述
• 物体的特征描述为能够反映物体物理特 性的点、线、面等。为了保证运动估计 的准确度，选用的特征通常被限制在图 像空间梯度较大的区域内。
• 假设 t 时刻的一个物体点
时刻运动到点
X [ X , Y , Z ]T
在 t/
X' [ X ' , Y ' , Z ' ]T
/Z /Z /Z /Z
x
'
y'
x 0 1 E y 1
P
Q
l'
l
p
e
O
( R , T)
e'
q'
p'
O'
图3.1 极线约束的几何意义
估计运动参数步骤
1．矩阵的估计
2．旋转和平移估计
（1）特征点对应没有噪声影响 （2）特征点对应有噪声影响
3．算法小结
3.6.4 三维运动跟踪
• 基于一组长序列视频图像，三维运动跟
踪用来监视和预测三维场景中物体的运 动和结构变化。
Cs
~ XiCoX来自i (k )YTs
X o (k )
世界坐标系
X
Z
图3.3 三维运动跟踪
• 假设有N帧图像序列的M个特征点对应， 表示为
Yi (k ) y i (k ) n y (k ) Z i (k ) X i (k ) xi ( k ) n x (k ) Z i (k )
i 1
8 '
8
Ax (a) |ae ai
Ay (a) ai |ae
y y y Ay (a) Ay (e) (ai ei )
i 1
Ay (a) Ax (a) 2 8 2 8 FD( x, y) |ae |ae (ai ei ) (ai ei ) x i 1 ai ai y i 1
，且旋转中心位
于坐标原点，则刚性物体的三维运动模型
为
X ' X r1 ' Y T r Y R 4 Z ' Z r7 r2 r5 r8 r3 X TX Y T r6 Y r9 Z TZ
• 当进行小角度旋转时，旋转矩阵可近似 为
1 R Z Y Z 1
X
Y X
1
3.2.2 最小二乘估计
• 用于估计模型参数时，最小二乘估计不需
要任何估计参数的概率统计特性，根据一 组观察数据就可直接求解模型的参数。
• 最小二乘估计的表达式为
精品课件！
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• 若用Kalman滤波器来进行运动跟踪，可 定义状态变量
z (k ) X (k ), V (k ), A (k ), q (k ), Ω (k ), X (k ),...,X (k )
T o T o T o T T T 1 T M
T
转化为矩阵形式
FD( x, y) H (a e)
3．5 运动目标分割
• 3.5.1 概述
• 三维场景中通常包含多个运动物体，运动分 割就是将视频序列中属于各个不同运动的像 素标记出来。运动分割是视频处理的重要内 容之一，也是研究的热点问题。
3.5.2 直接分割法
1．区域分割
2．区域建模和运动估计
a1 x a2 y a3 x ' Ax (a) a7 x a8 y 1 ' A (a) a x a y a 5 6 y y 4 a7 x a8 y 1
x x ' x Ax (a) Ax (e) (ai ei )
透视投影下的运动估计 平面模型
3．4 直接运动估计
• 3.4.1 概述
• 通常光流矢量都由图像的梯度估计得到，如 果用图像梯度替换光流矢量， 3.3 节中的方法 通常可以推广到直接运动估计中。下面介绍 一种基于平面模型的直接运动估计算法。
3.4.2 平面模型
• 平面模型下各像素的位移映射为
3.2.5 平面模型下的运动估计
a1 x a 2 y a3 a x a y 1 x' 7 8 ' a x a y a 5 6 4 y a 7 x a8 y 1
1．纯参数的估计
2．运动和结构参数估计 （1）奇异值互不相同 （2）如果奇异值中有两个相等 （3）若三个奇异值都相等
图3.2 基于块的运动区域分割
3.5.3基于光流的分割法
1. 聚类法
2. 分层法 3. 贝叶斯分割法
（1）基本问题 （2）Murray和Buxton算法
3.5.4同时进行运动分割 和运动估计的方法
1．基本问题
2．两步迭代法
给定分割场和每个区域的模型参数，更新光
流场。
给定光流场，更新分割场和每个区域的模型
T 1 T ˆ θ (c c) c x
3.2.3 正交投影下的运动估计
1．两步迭代法
2．改进的两步迭代法
3.2.4 透视投影下的运动估计
• 在透视投影下，点X到X/ 的运动场为非线性投
影模型
r1 x r2 y r3 TX x ' r7 x r8 y r9 TZ ' r x r y r T 5 6 Y y 4 r7 x r8 y r9 TZ
3．3 基于光流的运动估计
• 3.3.1 概述
• 基于光流的运动估计包括以下两个步骤：
估计二维图像的光流场；
根据光流和光流参数模型估计三维运动参数 和结构参数。
• Ω和V是基于光流的估计方法中需要估
计的三维运动参数。矢量形式为
Ω X V X
基于光流的运动估计方法
正交投影下的运动估计
参数。
3. 6 运动目标跟踪
3.6.1 概述
1．运动模型
（1） 二维运动模型
（2） 三维运动模型
2．观察模型
3．跟踪方法
3.6.2 Kalman滤波器
1. Kalman滤波器
2. 扩展的Kalman滤波器
3.6.3 二维运动跟踪
1．二维点跟踪
2．二维线段跟踪
3．二维区域跟踪
（1） 运动滤波器 （2） 几何滤波器