面向人机交互的三维人体姿态估计
面向人机交互的单目视频三维人体姿态估计研究的开题报告
面向人机交互的单目视频三维人体姿态估计研究的开题报告一、研究背景与意义随着计算机技术和图像处理技术的发展，人机交互已经成为了一种广泛使用的技术方式。
在很多应用中，人机交互需要通过对人体姿态的识别来实现。
因此，单目视频三维人体姿态估计成为了一个热门的研究方向。
单目视频涉及到的问题是从单一的二维图像中推断出人体的三维姿态。
该技术有很多实际应用，如虚拟现实、智能安防、医学图像等领域。
例如，在医学图像方面，可以通过单目视频三维人体姿态估计来对病人的运动和姿势进行监测和分析，从而提高诊断和治疗的效果。
然而，单目视频三维人体姿态估计的研究仍面临挑战。
一方面，要考虑到不同人的身姿、服装、光线等条件不同，使得估计模型具有很大的不稳定性；另一方面，要保证算法的实时性和准确性。
这些挑战使得单目视频三维人体姿态估计成为了一个具有挑战性的问题。
因此，本文旨在研究面向人机交互的单目视频三维人体姿态估计，以解决现有研究所面临的挑战。
二、研究内容本文的主要研究内容包括以下三个方面：1. 前期调研和文献综述：对现有的单目视频三维人体姿态估计方法进行调研和分析，总结不同方法的优缺点和应用场景，为后续研究提供理论基础和思路支持。
2. 模型构建与算法设计：根据前期调研的结果，设计一种适应于人机交互的单目视频三维人体姿态估计算法。
主要包括如下步骤：图像预处理、人体姿态与关键点检测、姿态估计和优化。
3. 算法实现与实验验证：基于所设计的算法，实现一个可行的单目视频三维人体姿态估计系统，进行实验验证。
主要包括数据集的收集和预处理、算法实现和性能分析等步骤，分析所设计算法的准确性、实时性和稳定性等指标。
三、预期成果本文预期达到的成果包括：1. 一份综合和系统的单目视频三维人体姿态估计文献综述和前期调研报告。
2. 一种用于人机交互的单目视频三维人体姿态估计算法，能够准确地估计人的姿态，在考虑光照、服装等复杂条件的情况下仍有良好的性能。
3. 一个可行的单目视频三维人体姿态估计系统，能够实时处理图像数据，并具有较高的准确性和稳定性。
面向机器视觉的人体姿态识别技术研究
面向机器视觉的人体姿态识别技术研究一、引言随着机器视觉技术的快速发展和普及，人体姿态识别技术也逐渐成为了一项热门研究领域。
人体姿态识别技术能够通过使用计算机视觉算法，对人体各个部位的姿态进行分析与识别，并将结果转化为数字信号，为人体行为分析、动作控制、在线虚拟试衣等领域提供了坚实的基础。
本文将面向机器视觉的人体姿态识别技术研究进行深入探讨。
二、人体姿态识别技术概述人体姿态识别技术是通过使用图像处理和模式识别技术对人体各个部分在三维空间的姿态进行描述和识别。
主要从以下两个方面进行研究：1. 姿态估计：通过对人体姿态的建模和分析，预测所需要的关节角度、位置、速度等数量。
2. 动作识别：通过分析已知动作的轨迹和时序、关节区域的形状变化样式等，判定时序中对应的人体动作。
尽管人体姿态识别技术尚处于发展的初级阶段，但已经有许多使用场合和应用领域，例如体育训练、医学分析、人体机器交互等。
三、人体姿态识别技术的相关算法1. SfM（Structure from Motion）技术该技术是三维模型重建的一种经典算法，通过对成像物体与运动摄像机之间的特征进行连续跟踪，并通过计算运动相机的位姿，从而实现三维物体模型的重建，进而实现人体姿态识别。
2. 3D Pictorial Structure（PS）模型该模型将人体模型分解为几个部分，并考虑相邻部位之间的关联，刻画人体姿态的结构。
3. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）该算法采用类神经的方法进行计算，根据训练得到的模型，快速地对图像中所包含的各个部位进行姿态估计，并实现人体动作（手势）的识别。
以上算法在人体姿态识别技术中具有重要的地位和作用。
四、人体姿态识别技术的应用领域与未来发展1. 运动分析领域人体姿态识别技术在体育训练、运动评估和动作分析等领域中有着广泛的应用。
通过将运动员或患者的动态姿态捕捉和运动分析数据整合，可以为科学合理的运动技能培训、康复训练、运动负荷控制和个性化运动训练提供科学依据。
基于人机交互的人体姿态检测和识别技术研究
基于人机交互的人体姿态检测和识别技术研究随着人工智能技术的发展，人机交互技术也在不断发展壮大。
其中，基于人体姿态检测和识别技术则是人机交互技术中的一个重要方向。
它不仅可以被应用于游戏、体育、医学等领域，还可以被应用于日常生活中的健康管理、个性化服务等方面。
一、人体姿态检测技术简介人体姿态检测是指通过计算机技术来识别和跟踪人体各种姿态的能力。
它基于图像或视频等数字信号，通过分析人体的动作和姿势轨迹，从而识别并理解人体的行为。
目前，人体姿态检测技术主要包括三种方法：基于视频图像，基于深度传感器，基于惯性计。
其中，基于视频图像的方法最为常见，也最容易被广泛应用，因为它可以使用任何普通的摄像头来捕捉人体的图像。
二、人体姿态识别技术简介人体姿态识别是指人工智能系统能够识别和理解人体各种姿态的能力。
它是在人体姿态检测技术的基础上发展而来的，它能够对人体的姿态和行为进行更加深入的分析和研究。
人体姿态识别技术主要分为两类：基于静态图像的识别和基于动态视频的识别。
基于静态图像的识别主要是通过对一张图片进行处理，提取出人体的特征点，并利用神经网络等技术来识别人体的姿态信息。
而基于动态视频的识别，则是通过对多个视频帧的处理，来识别人体的动态姿态。
三、基于人体姿态检测和识别技术的应用1. 游戏领域在游戏开发中，人体姿态检测和识别技术可以使玩家能够更好的体验游戏，让游戏更加流畅自然，更具互动性。
例如，玩家可以通过手势控制游戏中的角色移动、攻击、躲避等动作。
2. 体育领域人体姿态检测和识别技术可以被应用于训练、比赛、体育场馆管理等方面。
例如，运动员的动作和姿态可以通过技术手段进行分析和评估，找出运动员的不足，并提供相应的改进建议。
3. 医学领域医学界对人体姿态检测和识别技术的需求也越来越多。
例如，实时监测患者的姿势状态，可以有效预防并减少床位压疮的发生。
另外，在康复治疗中，通过技术手段对患者的姿态信息进行分析和记录，可以更好地跟踪治疗进程，提高治疗效果。
《基于深度学习的3D人体姿态估计研究》
《基于深度学习的3D人体姿态估计研究》一、引言随着深度学习技术的不断发展，其在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
其中，3D人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用场景包括运动分析、人机交互、虚拟现实等。
本文旨在研究基于深度学习的3D人体姿态估计方法，以提高姿态估计的准确性和鲁棒性。
二、相关工作3D人体姿态估计是一个具有挑战性的问题，其主要目标是识别和跟踪人体在三维空间中的姿势和动作。
近年来，许多研究者提出了不同的方法来解决这个问题。
传统的基于模型的方法通常依赖于复杂的骨骼模型和参数化表示，但这些方法往往难以处理复杂的姿态和背景。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的3D人体姿态估计方法逐渐成为研究热点。
三、基于深度学习的3D人体姿态估计方法本文提出了一种基于深度学习的3D人体姿态估计方法。
该方法主要包含以下几个步骤：数据预处理、特征提取、姿态估计和后处理。
首先，我们需要对输入的图像进行预处理，包括图像裁剪、归一化等操作。
然后，通过卷积神经网络等深度学习模型提取图像中的特征信息。
这些特征信息可以包括颜色、纹理、边缘等信息，对于后续的姿态估计非常重要。
接下来，我们使用一种基于卷积神经网络的姿态估计器来预测人体的关键点位置。
这个估计器可以是一个单阶段或多阶段的网络结构，其目标是通过学习大量的训练数据来提高预测的准确性。
在这个过程中，我们可以使用诸如残差网络等先进的网络结构来提高模型的性能。
在姿态估计的过程中，我们还需要考虑一些复杂因素的影响，如光照变化、背景干扰等。
为了解决这些问题，我们可以采用一些后处理方法来进一步提高姿态估计的准确性。
例如，我们可以使用一种基于优化的方法来调整关键点的位置，或者使用一种基于多模态融合的方法来整合不同信息源的数据。
四、实验与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了大量的实验。
我们使用了多个公开的3D人体姿态估计数据集来训练和测试我们的模型。
实验结果表明，我们的方法在多个数据集上均取得了较好的性能表现。
人脸识别技术中的姿态估计算法比较分析
人脸识别技术中的姿态估计算法比较分析摘要：人脸识别技术中的姿态估计算法是当前研究热点之一。
本文将对常用的姿态估计算法进行比较分析，包括OpenPose、Dlib和3DDFA等。
通过对算法原理、性能指标和适用场景的评估，旨在为人脸识别技术的研究提供参考。
引言：随着人脸识别技术的发展和应用广泛，姿态估计作为其中的重要部分，对于姿态角的准确估计成为一个关键问题。
姿态估计可以用于人脸识别系统、人机交互和虚拟现实等领域。
本文将对几种常用的姿态估计算法进行比较分析，探讨它们在不同应用场景下的优劣势。
一、算法概述1. OpenPose算法：OpenPose是一种基于卷积神经网络（CNN）的多人姿态估计算法。
它能够同时检测多个人物的关节点，并对其姿态进行估计。
OpenPose通过将人体分为15个关键点进行姿态估计，具有高精度和鲁棒性的特点。
2. Dlib算法：Dlib是一种基于支持向量机（SVM）的人脸姿态估计算法。
通过训练SVM分类器，Dlib能够实现对人脸关键点的定位与姿态估计。
该算法具有高准确性和快速的特点，适合用于实时应用场景。
3. 3DDFA算法：3DDFA是一种基于深度学习的人脸姿态估计算法。
通过构建一个与三维人脸模型对应的CNN网络，3DDFA能够实现对人脸姿态角的估计。
该算法具有高度的鲁棒性和准确度，适用于需要精确姿态估计的应用场景。
二、性能指标比较1. 准确性：姿态估计算法的准确性是评估算法性能的重要指标之一。
在准确性方面，3DDFA算法表现最好，其具有检测精度高、对复杂环境的适应性强等优点。
而OpenPose算法在多人姿态估计方面具有独特的优势，可以同时估计多个人物的姿态。
2. 鲁棒性：算法的鲁棒性是指在面对光照变化、表情变化等不确定因素时，算法的稳定性和可靠性。
在鲁棒性方面，OpenPose算法表现较好，其能够适应不同光照条件下的人脸姿态估计。
而Dlib算法在人脸识别环境中的鲁棒性比较高，能够在实时应用场景中快速准确地估计人脸姿态。
多人三维人体姿态估计方法
多人三维人体姿态估计方法多人三维人体姿态估计是计算机视觉领域的一项重要研究课题，旨在通过计算机算法实现对多人姿态的准确估计和重建。
本文将介绍多人三维人体姿态估计的方法及其应用，并讨论当前存在的挑战和未来的发展方向。
一、引言多人三维人体姿态估计是指在给定一组图像或视频的情况下，通过计算机算法对图像中的多个人体进行姿态估计和重建。
该技术可以广泛应用于人机交互、虚拟现实、增强现实、动作捕捉等领域。
二、传统方法传统的多人三维人体姿态估计方法主要基于传感器数据，如深度相机、惯性测量单元等。
这些方法通常需要昂贵的设备和复杂的标定过程，限制了其在实际应用中的推广。
三、深度学习方法随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的多人三维人体姿态估计方法逐渐成为主流。
这些方法通过训练深度神经网络，将图像中的人体关节点位置映射到三维空间中，实现对人体姿态的估计和重建。
四、关键技术1.关节点检测：通过卷积神经网络实现对图像中人体关节点的检测和定位。
关节点通常包括头、颈、肩膀、手肘、手腕、臀部、膝盖和脚踝等部位。
2.姿态估计：通过推断人体关节点之间的连线关系，估计人体的姿态。
常见的方法包括基于图模型的优化算法和基于回归模型的直接估计算法。
3.三维重建：通过将图像中的二维关节点位置映射到三维空间中，实现对人体姿态的三维重建。
这一过程通常需要结合摄像机参数和人体模型进行计算。
五、应用场景多人三维人体姿态估计在许多领域都具有广泛的应用价值。
以下列举几个典型的应用场景：1.人机交互：通过识别人体姿态，实现自然的人机交互界面，提升用户体验。
2.虚拟现实：将真实世界中的人体姿态转换到虚拟环境中，实现身临其境的虚拟现实体验。
3.增强现实：通过识别人体姿态，实现对虚拟物体的精准定位和交互。
4.动作捕捉：通过对人体姿态的准确估计，实现对人体动作的捕捉和分析，广泛应用于电影特效、体育训练等领域。
六、挑战与展望多人三维人体姿态估计仍然存在一些挑战。
首先，复杂的背景干扰和遮挡问题使得关节点的准确检测变得困难。
计算机视觉中的人体检测与姿态估计技术研究
计算机视觉中的人体检测与姿态估计技术研究引言计算机视觉技术在近年来取得了飞速发展，其中人体检测与姿态估计技术在很多领域具有广泛的应用前景。
人体检测与姿态估计技术可以通过图像或视频数据，自动地识别出图像中的人体，并且估计出人体的姿态信息，即人体的位置、方向和关节角度等。
这项技术在人机交互、行为分析、安防监控以及虚拟现实等领域都有重要的应用。
一、人体检测技术人体检测技术是计算机视觉中的一项重要技术，其目的是通过图像或视频数据，识别出图像中的人体。
目前常用的人体检测方法主要包括基于统计模型的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
基于统计模型的人体检测方法通常利用人体特征的统计学性质进行建模，如肤色特征、形状特征等。
这种方法的优点是速度较快，但对于复杂的场景和光照条件会出现较大的误差。
基于机器学习的人体检测方法通过训练分类器来实现人体的检测。
这种方法需要大量的标注数据进行训练，但在处理复杂场景和多姿态的情况下，检测效果有限。
基于深度学习的人体检测方法使用深度神经网络进行特征提取和分类。
这种方法通常具有较高的准确度和泛化能力，但需要大量的标注数据和计算资源。
二、姿态估计技术姿态估计技术旨在通过图像或视频数据，估计出人体的姿态信息，即人体的位置、方向和关节角度等。
姿态估计的关键问题是通过图像数据推断出人体的三维结构。
姿态估计技术可以分为基于模型的方法和基于监督学习的方法两大类。
基于模型的方法通常通过构建人体模型和特征模型，将姿态推断问题转化为模型的参数估计问题。
这种方法的优点是能够准确地估计出人体的姿态，但在复杂场景和多人情况下，计算量较大且易受复杂光照条件的影响。
基于监督学习的方法通过训练分类器或回归器，将图像特征与姿态之间的关系进行建模。
这种方法需要大量的标注数据进行训练，但在实际应用中，往往难以获取足够的标注数据。
三、应用领域人体检测与姿态估计技术在很多领域都具有重要的应用。
在人机交互领域，人体检测与姿态估计技术可以实现自然的人机交互，提高用户体验。
使用计算机视觉技术进行人体姿势估计的方法和工具
使用计算机视觉技术进行人体姿势估计的方法和工具概述：人体姿势估计是计算机视觉领域的一个重要任务，可应用于人机交互、运动捕捉、行为分析、姿势识别等众多应用领域。
本文将介绍一些常用的方法和工具，用于实现准确的人体姿势估计。
一、人体姿势估计的基本概念：人体姿势估计旨在从图像或视频中推断出人体的姿势信息。
一个人的姿势可以通过关节点表示，其中每个关节点代表人体的一个特定部位，如头部、手臂、腿等。
人体姿势估计的目标是在图像中准确地定位并连接这些关节点。
二、方法：1. 基于基准模型的方法：该方法使用预训练的神经网络模型，如ResNet、VGG等，作为基准模型，然后通过对模型进行微调，以适应特定的姿势估计任务。
此方法的优点是快速且准确，适用于一般场景下的人体姿势估计。
2. 单阶段方法：此方法直接从原始图像中预测关节点的位置，而不需要通过中间步骤。
例如，通过在图像中应用全卷积神经网络（FCN），可以将每个像素分类为关节点或非关节点，然后使用后处理技术对关节点进行连接。
这种方法的优点是速度快，能够实时估计人体姿势。
3. 多阶段方法：这种方法将人体姿势估计分解为多个阶段的子任务，例如关节点检测和关节点连接。
首先，通过一个网络进行关节点检测，然后使用另一个网络将这些关节点连接起来形成完整的人体姿势。
这种方法在准确性方面通常更好，但比单阶段方法要慢一些。
三、工具：1. OpenPose：OpenPose是一个流行的开源人体姿势估计工具，基于C++和Python开发。
它使用了基于CNN的深度学习模型，在CPU或GPU上运行，能够在实时视频中准确地估计人体姿势。
2. MocapNET：MocapNET是另一个开源的人体姿势估计工具，使用了自己开发的深度学习模型。
它可以从图像和视频中实时估计人体姿势，并提供相应的关节点信息。
3. DeepPose：DeepPose是由微软研究院开发的一个人体姿势估计工具，使用了深度卷积神经网络模型。
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引言
基于人体姿态估计的人机交互技术一般由人体 检测和姿态估计两步组成。 人体检测的目的是判断视频图像中是否有人体 存在并定位人体所在的区域。姿态估计则要在 检测得到的人体区域上确定人体的各个部分的 状态以及关节的空间连接关系。
文献综述
运动人体的行为识别和理解是计算机视觉中的高层处理过程,同时 也是运动人体视频分析的终极目标。 人体运动的处理单元大致可分为三种级别:动作(movement)、活 动(activity)和行为(behavior)。其中,动作是人体运动中的基元,例 如跳跃和投掷都是运动的基本单元,很显然,动作识别不依核于序列 上下文或者运动相关的先验信息；活动是由一系列动作构成的运动 单元,例如篮球跳投由跳跃一伸展一投掷等一组动作构成,可以看出, 对活动的识别需考虑序列上下文的统计信息;行为则是尺度级别更高 的动作单元,涉及人与人或者人与环境之间的交互过程,例如篮球比 赛的盖帽有别于其他的起跳拦截,是因为它特指进攻球员投篮后防守 队员在空中将球打掉的动作,带有交互目的,因而行为识别需要融合 丰富的先验知识并对人体运动做有语义的辨识。
文献综述
单目视频的人体姿态估计是指仅使用单个设备捕捉人体运动视频， 并对其中的运动人体姿态进行估计。设人体姿态为x，视频图像观 测为Z，人体姿态估计算法即从z推理得到X。然而，这两者的处理 都存在难度:人体姿态x通常为高维空间，而图像观测z的计算也往 往带有偏差。 在单目情况下，由于观测维度太少，人体的遮挡和自遮挡问题突 出。虽然对人而言估计单目视频中的人体姿态轻而易举，对计算机 而言，z→x则是一个严重的问题。z→ X，从计算机视觉角度来看 是一个静态(Static)问题。
自组织映射算法
自组织映射算法是聚类分析中广泛使用的一种无监督学习的神经网 络算法。他通过自组织方式用大量的训练样本数据来调整网络的权 值。U矩阵是对自组织映射的可视化表示
数学概念介绍
高斯混合模型
高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化 事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分 布曲线）形成的模型。 高斯混合模型已经广泛应用于鲁棒的复杂场景背景建模，特别是 在有微小重复运动的场合，如摇动的树叶、灌木丛、旋转的风扇、 海面波涛、雨雪天气、光线反射等。基于像素的高斯混合模型对 多峰分布背景进行建模很有效，能适应背景的变化(如光线渐变)， 并能基本满足实际应用中对算法的实时性要求
LOGO
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Research on Human Pose Estimation for HCI Application
面向人机交互的三维人体姿态估计
Contents
1 2 3 4
引言 文献综述 单目三维姿态估计 实验讲解
5
6
数学概念介绍
世界最新研究成果
7
结论
引言
单目三维姿态估计
1)可将人体姿态全局空间划分为多个子空间， 每个类别对应一个子空间。类别内所有样 例均相似，故对应的子空间可通过高斯模 型表征，从而将复杂的高维非线性问题化 简为多个低维的线性问题.这种特性，使得 贝叶斯匹配成为可能. 2)可提高判别模型的识别速度。识别时，算 法可先对每个类别先行判断，进而判断类 中样例，有效降低匹配运算量
实验验证
数学概念介绍
贝叶斯网络
贝叶斯网络是一种概率网络。它是基于概率推理的图形化网络 ，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概 率推理的数学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获 取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络是为了解 决不定性和不完整性问题而提出来的，它对于解决复杂设备不确 定性和关联性引起的鼓掌有很大的优势，在多个领域中获得广泛 的应用
LOGO
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文献综述
目前用到最多的也是无重建的行为识别技术。作为一种人体 运动分析技术,无重建的行为识别技术面临两方面的问题:观测和 状态的表达以及从观测变量到状态变量的推理模型.相对于运动 人体检测和姿态估计,人体行为识别除了需要利用静态图像特征, 还必须充分使用各种人体行为内在固有的动态运动特征,因而算 法多着重空间和时域信息的表达与融合。
单目三维姿态估计
判别模型和生成模型是统计学习模型的两种类别。判别模型是一 类有监督的学习方法，需要训练数据集中的状态值x有对应的观 侧值z；而生成模型则是无监督的，只需给一定数量的状态值x即 可用于模型训练。 判别模型的使用困难在于数据往往不够充分，尤其在观测具有噪 声时更加难以处理。相反的，生成模型的训练只需状态数据来估 计模型参数或采样，数据准备工作简单，一旦模型与所估问题匹 配，能够准确表述所有状态。生成模型由于很难获得描述问题的 准确模型，尤其是在高维空间内，参数估计或采样都是难以驾驭 的问题。
单目三维姿态估计
算法共由三部分组成: 1)判别式的人体部位三维姿态估计; 2)人体运动学约束的整体三维姿态合成: 3)生成式的整体三维姿态优化。
单目三维姿态估计
在第一阶段的判别式人体部位姿态估计中，这里采用的 是贝叶斯匹配法。将训练数据按照人体部位姿态聚类， 并对每一类别建立图像特征与人体姿态的对应。对于新 的观测，通过贝叶斯匹配法识别当前人体部位的姿态所 属类别。在第二阶段的整体姿态合成中，这里使用人体 运动的内在约束，通过人体运动学公式对三维姿态进行 合成。在第三阶段的生成式整体三维姿态优化中，这里 在人体姿态局部空间上建立高斯模型，并通过基于贝叶 斯EM算法求解最优姿态。
矢量量化
矢量量化是将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间 给以整体量化，从而压缩了数据而不缺失多少信息。基于其优良的 率失真特性，已经广泛的应用在信号和图像处理领域，例如模式识 别，语音和图像压缩编码
数学概念介绍
聚类算法
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种 统计分析方法。聚类分析是由若干模式组成的，通常，模式是一 个度量的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性 为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间 具有更多的相似性
最新研究成果
美国康奈尔大学个人机器人实验室开发出一款机器人，能学习预测人类行为， 以便进一步在人类需要时伸出援助之手——更准确地说，是滚过来伸出援助之爪 。 这款新机器人用一个微软Kinect3D 摄像机和一个3D 视频数据库，紧密跟随盯 着“主人”，能识别出它所看到的行为，“思考”该环境中各种目标物的可能用 途是什么，并确定那些用途怎样才能与主人的行为相匹配。然后，它会生成一系 列的可能性——比如吃东西、喝饮料、做清洁、收拾物品等——最后选择最有可 能的一项。随着行为的持续，机器人也在不断更新和改善它的预测。 “我们总结提炼了人类行为的一般规则。”康奈尔大学计算机科学教授阿苏托 什· 塞克森纳解释说，“喝咖啡是一项‘大活动’，但它包含了许多小部分。” 机器人为这些小部分建立了一个“词汇表”，能将它们以不同方式组合在一起， 从而识别出多种“大活动”。 在测试中，当机器人预测未来1 秒钟要发生的事时，准确率达到82%；预测3 秒钟的事准确率为71%；而预测未来10 秒的准确率为57%。 “即使人类是可预测的，他们也只能预测一部分时间。”塞克森纳说，目前他 们的机器人几乎还是硬编码反应，但应该有一种机器人学习怎样反应的方式。未 来将会解决机器人怎样计划自己行为的问题。
文献综述
当处理对象为视频序列时，时域信息的引入将问题转变为动态过程。 时域信息的用法有多种: l)通过训练动态模型获得时域特征，加强估计模型; 2)通过简单的一阶或二阶时域低通滤波，使估计模型在时域平滑; 3)通过前帧模型估计作为初始条件，加速当前帧估计模型的速度。
单目三维姿态估计
在混合模型里使用人体姿态估计的层次结 构:先将整体姿态划分为几个部位姿态，化 繁为简，经过判别模型估计各部位的三维 姿态；将部位姿态合成为整体姿态，由简 入繁；最后通过生成模型优化三维姿态的 估计。
文献综述
文献综述
在图1展示的人机交互技术关系图中,视觉分析既是人类信息处理 模块(H1)的重要工具,也是机器输入设备模块(Cl)所需的必要技术。 面向交互的视觉技术主要包括生物特征识别、唇读、视线跟踪、人 脸表情识别、手势识别与合成、人体行为理解；涉及视觉技术的设 备则有数码相机、摄像头、监控摄像机、网络摄像机、红外摄像机 和摄像机网络等。 在智能交互环境下,人通过非语言方式(包括手势、姿态、注视、 表情等)同机器交流,达到人机交互自然和谐。总而言之,面向智能 交互的人体运动视频分析必须同时具备模型准确、鲁棒、实时以及 自动初始化四个要素,方能成为实用的智能交互核心技术。
最新研究成果
单目视频的三维人体姿态估计是计算机视觉研究中最具挑战性课 题之一。随着家用视预捕捉设备的普及，基于单目视频三维人体姿 态估计的人机交互系统引起了学术界和工业界的广泛关注。目前脑 神经科学、计算机视觉、机器学习以及人机交互等领域发展迅速， 单目视频的三维人体姿态估计研究及其在人机交互中的应用也面临 着新的发展机遇。
人机交互领域的研究者将计算机视觉领域的研 究成果视为多模态人机交互技术的突破口之一; 而计算机视觉领域的研究者则一直将人机交互 作为一个重要应用背景。利用计算机视觉技术 进行人机交互具有广阔的应用前景,并且取得了 一定的进展。但由于图像质量和硬件的计算能 力、存储资源等限制,基于视觉技术的人机交互 技术的普及还面临诸多困难。
最新研究成果
针对人体姿态估计，介绍了判别模型和生成模型相结合的三维人 体姿态估计数学模型。通过判别模型确定目标姿态的子空间，进而 通过生成模型求解目标姿态，充分发挥了判别式模型和生成式模型 各自的优势。通过使用该判别一生成混合模型。在判别模型中，采 用基于样例聚类的贝叶斯匹配法则，有效定位问题的局部空间。同 时，提出了使用贝叶斯期望一最大化(EM)算法进行局部空间上三维 人体姿态最优化。该算法通过多次迭代可有效的精细化姿态估计， 提高最终所得三维人体姿态的准确度。并且，通过实验，介绍了这 样一个面向人机交互的三维人体姿态估计的实际的实验，让大家更 加清楚明白。