基于单目视频运动跟踪的三维人体动画
第
29卷第
5期2008年
5月微 计 算 机 应 用
MICROCOMPUTERAPPLICATIONSVol1
29No1
5
May1
2008
基于单目视频运动跟踪的三维人体动画3
吴 玥 田兴彦
(湖南大学软件学院 长沙
410082)
摘要
:针对传统人体动画制作成本高、人体运动受捕获设备限制等缺陷
,提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画
方法。首先给出了系统实现框架
,然后采用比例正交投影模型及人体骨架模型来恢复关节的三维坐标
,关节的旋转欧拉角由
逆运动学计算得到
,最后采用
H-anim标准对人体建模
,由关节欧拉角驱动虚拟人产生三维人体动画。实验结果表明
,该系
统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建
,可应用于人体动画制作领域。
关键词
:运动跟踪 单目视频 三维人体动画 逆运动学
3DHumanAnimationBasedonHumanMotionTrackingfrom
MonocularVideoSequences
WUYue,TIANXingyan
(
SoftwareSchool,HunanUniversity,Changsha,410082,China)
Abstract:Thetraditionalapproachestomakehumananimationaresufferingfromtheproblemsofexpensivecostandhumanbodymo2
tionlimitedbymotioncaptureequipment,toovercometheseshortcomings,anew3Dhumananimationbasedonhumanmotiontracking
frommonocularvideosequencesisproposed1
Firstly,theframeworkofoursystemispresented,then,the3Dcoordinatesofjointsare
estimatedbyhumanskeletonconstrainunderscaledorthographicprojection,therotationEuleranglesofjointsarecalculatedbyinverse
kinematics1
Finally,weuseH-animtorepresentvirtualhuman,themotionofvirtualhumanisdrovebytheEuleranglesofjoints1
Theexperimentsshowthattrackingandreconstructingresultsmadebyoursystemareaccurateandeffective1
Thissystemcanbeap2
pliedtohumananimation1
Keywords:Motiontracking,Monocularvideosequences,3Dhumananimation,Inversekinematics
1 引言
如何方便地生成高逼真度的三维人体动画已成为当前计算机动画的一个重要研究方向。按照运动建
模方式不同三维人体动画可以分为以下四类
:关键帧方法、基于运动学和逆运动学、基于动力学和逆动力
学、运动捕获方法。基于运动捕获方法的人体动画具有逼真度高、数据可重用等特点,在动画技术中得到广
泛应用。在商业产品中一般使用硬件设备(如
Vicon)来捕获人体运动
,要求运动员身穿紧身衣并在关节位
置粘贴反光小球或反光片
,这样限制了运动员的运动
;另一方面硬件设备比较昂贵
,制作成本较高。在前人
研究的基础上
,本文提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画方法
,具有使用方便、制作成本低
廉、动画效果较好等特点。
基于视频运动跟踪的运动捕获方法按照其采用摄像机数目多少可以分为两类
:①基于单目视频的方
本文于
2008-1-15收到。
3本文受基于重建人脸面部器官三维模型的关键技术研究基金项目(
06JJ2065)资助。
5期
吴 玥等
:基于单目视频运动跟踪的三维人体动画
法[1～4]
,②基于多目视频的方法[5～7]
。基于多目视频的方法要求两个或两个以上的摄像机同步拍摄
,拍摄
前需要进行摄像机标定
,跟踪到的二维关节坐标一般通过极线方程约束来恢复其三维坐标[8]
。基于单目视
频的方法由于使用方便、数据来源广使得该技术具有极大的吸引力。该方法一般分两步顺序完成
:首先从
视频序列中跟踪人体模型中的各个关节点
,然后恢复三维人体运动序列。运动跟踪部分是将视频序列中各
个特征点匹配起来
,从而产生各个特征点的运动轨迹
,一般利用当前帧的特征位置及运动模型来预测下一
帧特征的位置[9]
。三维人体运动序列恢复部分一般在摄像机成像模型下根据人体骨骼约束来恢复关节在
三维空间中的相对坐标[11]
。
本文在现有研究的基础上
,提出了一种将视觉技术与图形学技术融合起来制作动画的新思路
,它通过
对单目视频进行运动跟踪来捕获人体运动信息。首先
,本文给出了系统的实现框架
,讲述了系统各部分的
功能及他们之间的相互关系
;其次
,详述了关节三维坐标的重建方法、关节旋转欧拉角的计算方法及虚拟人
动画实现。
2 系统框架
系统总体流程如图
1所示
,共分为三个部分。第一部分为二维关节运动跟踪
,首先对视频首帧进行关节
标注
,得到关节的颜色模型作为匹配模板
;对视频其他帧的跟踪先利用粒子滤波根据已建立的运动模型对
关节点位置进行预测
,预测结果作为模板匹配模块的局部搜索起始位置
,模板匹配采用直方图匹配方法
,以
Bhattacharyya距离作为匹配准则。最大相似度对应的关节位置则为跟踪到的目标关节坐标。第二部分为三
维运动姿态恢复过程
,首先我们以比例正交投影模型近似摄像机成像过程
,根据运动连续性求得唯一的可
变因子
,然后根据人体骨架比例约束求得各关节的三维相对坐标
,最后利用逆运动学求得各关节的旋转欧
拉角。第三部分为人体动画部分
,按照
H-anim标准建立了虚拟人树型关节拓扑结构
,根据已获得的关节
欧拉角驱动虚拟人获得连续的动画效果。
图
1 算法流程图
由于二维关节运动跟踪已有大量研究者做了深入研究且取得了较好效果[9～10]
,故本文就不再赘述
,下
面相关内容的叙述基于二维关节位置已获取的假定下。
3 三维姿态提取
图
2 人体骨架模型31
1 人体骨架模型
本文采用的人体骨架模型如图
2所示
,由
16个关节及
15个身体段组成。模型
中的身体段长度由人体测量学得到
,为一相对比例长度(不一定是实际值)。人体骨
架模型以树型结构表示
,其中盆骨关节为树根。在人体各身体段设立局部坐标系
,坐
标系方向见图
2,Z坐标的正向符合左手坐标系指向纸背
,坐标系原点位于各关节中
心。根据多刚体系统运动学知识可知
,人体运动可以近似为一种树型结构的级连关
节旋转
,树根关节旋转为根关节局部坐标系相对于世界坐标系的旋转
,世界坐标系的
方向及坐标原点与人体运动前根关节局部坐标系一致。34
微 计 算 机 应 用
2008年
31
2 关节三维坐标恢复
由文献
[11]可知
,三维空间中某点的坐标值(
x,y,z)与该点在二维图像上的坐
标(
u,v)满足以下方程
:
u
v=s100
010x
y
z(
1)
参数
s为一比例因子
,由
s=f/z求得
,其中
z为该点在三维空间中的
z坐标值
,f为摄像机焦距。根据比例
正交成像模型
,成像模型中的
s值必须使各身体段满足下式[11
]
:
s≥
((
u
1-u
2)2
+(
v
1-v
2)2
)
/L(
2)
其中
,(
u
1,v
1)和(
u
2,v
2)分别为连接身体段的两关节在图像上的二维坐标
,
L为该身体段在人体骨架
模型中的长度。通过式(
2)可知
,满足上式的
s值存在无数多值
,对应多种人体姿态。故我们需要确定一个
唯一的
s值
,其对应的身体姿态与真实值极其接近。
根据运动连续性可知
,上下两帧之间人体姿态变化较小
,故两帧中对应身体段在三维空间中的长度值
变化也较小。设上一帧中求得的
s值为
si,各身体段在三维空间中的相对长度
L
i为
:
L
i=
(
u
1/s
i-u
2/s
i)2
+(
v
1/s
i-v
2/s
i)2
。相应地
,当前帧中各身体段在三维空间中的相对长度
L
i+1为
L
i+1=
(
u
1/s
i+
1-u
2/s
i+1)2
+(
v
1/s
i+1
-v
2/s
i+1)2
。则满足式(
2)及式(
3)的
s
i+1值为当前帧成像模型对
应的
s值。
s
i+1
=argmin(∑15
j=1(
Lj
i-Lj
i+1)2
)(
3)
各关节在三维空间中的相对坐标可得
:
x=u/s
i+1,
y=v/s
i+1。上下两关节之间的相对深度值
dz根据
文献[11]
求得为
:
dz=±
L2
-((
u
1-u
2)2
+(
v
1-v
2)2
)
/s
i+12
。参照图
2,上下关节之间深度值按照树
型结构深度遍历获取
,例如
:盆骨→腰骨→锁骨→右肩→右上臂→右前臂。
31
3 计算关节旋转欧拉角
人体运动姿态可以通过关节之间坐标系变换来表征
,即人体在某一时刻的运动姿态是相对于人体在初
始姿态时各关节旋转一定的欧拉角而得到。将人体近似为树型系统
,由多刚体系统运动学可知
,某一时刻
身体段的位姿满足下式
:
P=0
1R1
2R…i-1
iRP
i+1(
4)
其中0
1R为盆骨关节(根关节)相对于世界坐标系之间的旋转矩阵
,1
2R,2
3R…i-1
iR等矩阵为根关节到当前
关节的链通路中上下两关节之间局部坐标系之间的旋转矩阵
,以
31
2节中的示例通路为例
,12R为腰骨局部坐
标系与盆骨局部坐标系之间的旋转矩阵。
P
i+1为初始状态下链通路中第
i+1关节在第
i关节局部坐标系中的
向量值
,P为当前状态下第
i+1关节在第关节局部坐标系中的向量值。
下面我们以求盆骨关节的旋转欧拉角来介绍一下计算过程
,设关节的旋转方向为先绕Z轴旋转角
,再绕
Y轴旋转β
角
,最后绕
X轴旋转γ
角。由于三维动画中没有考虑盆骨依附身体段在
Y轴上的扭矩作用
,故β
=
0
,0
1R定义如下
:
0
1R=cosα
-sinα
0
sinα
cosα
0
001100
010
001100
0cosγ
-sinγ
0sinγ
cosγ
=cosα
-sinα
cosγ
sinα
sinγ
sinα
cosα
cosγ
-cosα
sinγ
0sinγ
cosγ (
5)
P
i+1为
:
P
1=(0
,L
1,0),
L
1为盆骨关节及腰骨关节之间骨骼段在骨架模型中的相对长度。44
基于单目视觉机器人的运动人体检测与跟踪研究的开题报告
基于单目视觉机器人的运动人体检测与跟踪研究的开题报告
一、选题背景和意义
运动人体检测与跟踪是计算机视觉和机器人技术中的一个重要领域，其在智能机器人、安防监控、医疗诊断、电子商务等多个领域有着广泛的应用。
随着机器人技术的不断发展，智能机器人的视觉系统也逐渐向单目视觉转型。单目视觉机器人体积小、成本低、应用范围广，成为研究热点。
本文旨在通过研究基于单目视觉机器人的运动人体检测与跟踪技术，提高智能机器人的视觉感知能力，以实现更为复杂的任务。
二、研究内容和技术路线
本研究主要包括以下内容：
1.运动人体检测算法的研究
通过对图像序列中的目标进行检测，得到目标的位置和姿态信息，为后续跟踪提供基础。
2.运动人体跟踪算法的研究
基于检测结果进行跟踪，实时更新目标的位置和状态，为智能机器人的实际应用提供基础。
3.算法的实现和优化
将算法实现在基于单目视觉的机器人系统中，并进行优化，提高算法的效率和稳定性。
技术路线如下： 1.收集运动人体的数据集
利用摄像机拍摄不同场景下的运动人体序列数据，用于算法的训练和测试。
2.开发运动人体检测算法
采用基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等，进行运动人体的检测。
3.开发运动人体跟踪算法
采用基于卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪算法，对检测出的运动人体进行跟踪。
4.算法的实现和优化
将算法实现在基于单目视觉的机器人系统中，并进行优化，提高算法的效率和稳定性。
三、预期成果和应用价值
本研究预期实现基于单目视觉机器人的运动人体检测与跟踪技术，并应用于智能机器人以及其他领域，实现如下成果：
1.基于单目视觉机器人的运动人体检测与跟踪技术的实现。
2.数据集的构建和算法的优化，提高了算法的效率和稳定性。
3.提高智能机器人的视觉感知能力，使其能够在不同场景下进行目标检测和跟踪，实现更为复杂的任务。
该研究成果将有望应用于智能机器人、安防监控、医疗诊断、电子商务等多个领域，具有广泛的应用价值。同时，该研究也将为计算机视觉和机器人技术的发展做出一定的贡献。
基于OpenGL的实时三维人体动画展示方法
TECHNOLOGY AND INFORMATION信息化技术应用
科学与信息化2021年7月中 25基于OpenGL的实时三维人体动画展示方法肖泽群北方工业大学 信息学院 北京 100144摘 要 基于对三维动画的内核进行探究，本文按照Unity3D引擎的动画内核的基本原理，使用OpenGL构建了一个实时三维人体动画展示方法。经实验证明，本文所实现的程序获得了良好的动画展现效果。关键词 计算机图形学；OpenGL；三维人体动画；Unity3DReal-time 3D Human Animation Display Method Based on OpenGLXiao Ze-qunSchool of Information, North China University of Technology, Beijing 100144, ChinaAbstract Based on the exploration of the core of 3D animation, this article uses OpenGL to construct a real-time 3D human animation display method according to the basic principles of the animation core of Unity3D engine. Experiments have proved that the program implemented in this article has a good animation display effect.Key words computer graphics; OpenGL; three-dimensional human body animation; Unity3D引言Unity3D作为当前应用最广泛的游戏制作引擎，其实现三维人体模型变形的方法仍然具备一定的研究价值，本文通过研究Unity中人体动画变形的方法，仿照其原理使用OpenGL结合Kinect实现了一个实时的三维人体动画展示系统。1 研究背景三维动画作为计算机图形学里的一个重要的研究领域，从本质上讲，它是一系列连续的图形按一定的速率显示后，给人以动画的感觉[1]。人体动画根据角色控制方式不同可以分为两种：基于传统计算机动画技术的方法[2]和基于动作捕获系统进行数据驱动的方法[3]。本文通过对Unity引擎实现三维人体动画方法的研究，依靠深度相机Kinect获得实时人体的骨骼点坐标，然后通过OpenGL库使用C++语言实现动画功能。2 研究内容2.1 FBX模型文件的读取FBX储存模型的全部信息依靠的是一种多叉树的结构。一个 FBX 文件中的信息起始于一个属性为空的场景节点，这个节点作为根节点而存在，在这个根节点中的每一个子节点都包含了一种或多种模型信息，我们可以根据这种子节点去寻找父节点，也可以从父节点开始，遍历寻找子节点。FBX模型还对每个节点都添加了一个标签用来标记这个节点属于什么类，通过这个标签，FBX模型可以快速判断子节点的类型，并且降低遍历寻找节点信息时的耗时。FBX文件是通过二进制来储存数据的，所以我们在读取的时候需要使用FBX SDK。在使用FBX SDK 进行FBX的处理操作之前需要进行必要对象的初始化：2.1.1 KFbxSdkManager：管理所有的FBX对象的加载与释放。 2.1.2 KFbxScene：场景的入口。初始化完成后，我们从根结点开始，遍历所有结点，如果当前的结点属性为 Mesh，就记录下它的空间坐标、纹理信息、影响的骨骼点个数，以及这些骨骼点的索引和影响因子。我们通过位置和纹理坐标等信息可以生成人体模型的几何网络，此外，如果这个结点中包含 skin 信息，就可以获得其中每个相关联的 cluster，而一个 cluster 事实上也代表了骨骼点。然后我们使用FBX SDK中的Get Transform Matrix和Get Transform Link Matrix函数，获取到Transform矩阵和Bindpose矩阵，Bindpose矩阵是给模型绑定骨骼时将顶点由Mesh的局部空间变换到Bone的局部空间的变换矩阵。最后通过如下公式，可以计算出每个骨骼点的世界坐标，进而可以使用OpenGL进行模型的渲染，加载得到具有骨骼蒙皮信息的FBX模型。需要注意的是，为了便于后续变形步骤的计算，读取的人体模型需要置成T-Pose，即展臂直立的姿态，如图所示。
基于计算机视觉的三维人体运动分析技术
基于计算机视觉的三维人体运动分析技术
人体运动是人类生活的重要组成部分，也是体育运动、医学康复等领域的重要研究对象。三维人体运动分析技术是利用计算机视觉技术对人体运动进行定量分析的一种方法，能够准确地记录和分析人体运动的姿态、动作、力量等运动特征，为人体运动研究和应用提供了极大的帮助。
一、计算机视觉技术在三维人体运动分析中的应用
计算机视觉技术是一种通过图像或视频数据，利用计算机算法实现对图像或视频内容自动分析和识别的技术。在三维人体运动分析中，计算机视觉技术主要应用于数据采集和运动分析两个方面。
1、数据采集方面
在三维人体运动分析中，数据采集是非常关键的一步。传统上，数据采集需要使用多个摄像头，对被试进行多角度、多视角的拍摄，然后利用特定软件将不同视角的图像融合在一起构建三维人体模型。但是，这种方式需要大量的时间和成本，而且对实验环境有着很高的要求。
利用计算机视觉技术进行数据采集，可以大大简化上述的操作过程。例如，在使用深度相机进行人体姿态的采集时，无需使用多个摄像头，只需使用一个深度相机即可获取全身的姿态信息，同时，这样的数据采集过程无须标记人体的关节点位，更加便捷和高效。
2、运动分析方面
在三维人体运动分析中，运动分析是最为重要的一步，也是衡量三维人体运动评估系统性能的重要指标。目前，基于计算机视觉的运动分析技术主要有两类：基于图像处理和基于姿态估计的技术。 基于图像处理的运动分析技术主要是通过对多角度、多视角的图像进行处理和分析，得到人体运动的各项参数。这种技术的优点是精度高，但需要进行大量的数据处理和算法优化。
基于姿态估计的运动分析技术则是利用计算机视觉技术，通过一个或多个摄像头对运动状态下的人体进行追踪，最终得到人体在三维坐标系中的实时坐标和运动轨迹。这种技术比较方便和实时，并且有效地避免了图像处理过程中可能存在的误差。
二、基于计算机视觉的三维人体运动分析技术的应用
基于计算机视觉的三维人体运动分析技术，已经在体育运动、医学康复、虚拟现实和人机交互等领域得到了广泛的应用。
人体经络的三维数据模型和动画显示方法研究
人体经络的三维数据模型和动画显示方法研究
余轮;蔡光东;周霆;任东华;胡翔龙;蔺云桂
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】1997(002)001
【摘 要】本文叙述了人体三维形体的空间数据获得方法,提出一种基于齐次坐标变换的人体经络数据模型,为解决计算机人体经络模型的动画演示和经络穴位的透明叠加显示等问题提供了一条新思路,也为今后进一步应用数学方法或从整体综合的角度去研究经络打下了良好基础.并在分析Targa图象和FLI动画格式的基础上,实现了它们在Windows环境下的显示方法.
【总页数】6页(P32-37)
【作 者】余轮;蔡光东;周霆;任东华;胡翔龙;蔺云桂
【作者单位】福州大学计算机图象图形研究所,福州,350002;福建省中医药研究院,福州,350001;福州大学计算机图象图形研究所,福州,350002;福州大学计算机图象图形研究所,福州,350002;福建省中医药研究院,福州,350001;福建省中医药研究院,福州,350001
【正文语种】中 文
【中图分类】TP3
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1.基于三维仿真技术的交互式虚拟人体经络腧穴模型 [J], 许玉龙;许冬玉;高希言;王忠义;吕雅丽 2.多分辨率GIS矢量数据模型构建与三维显示方法研究 [J], 杨冰;康来;吴玲达;于荣欢
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因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究共3篇
基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究共3篇
基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究1
人体动作识别一直是计算机视觉领域的一个研究热点，它可以应用于很多领域，如虚拟现实游戏、人机交互、安防监控等。而基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是当前比较主流的一种方法，本文将介绍这种方法的研究进展和应用情况。
首先，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是通过对视频和三维动作捕捉数据进行处理和分析，从而识别出人体的动作。这种方法的一般流程是：首先采集视频和三维动作捕捉数据，然后通过对数据进行预处理和特征提取，进而进行分类和识别。其中，预处理包括数据采集、标定、对齐等；特征提取是利用一些特征描述算法，如HOG、SIFT、SURF等，从数据中提取出特征向量；分类和识别则是通过机器学习算法，如SVM、KNN、决策树等，进行分类和识别。
目前，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法已经在很多领域得到了应用。在虚拟现实游戏中，这种方法可以实现对玩家的动作进行识别和反馈，进一步增强游戏的沉浸感和互动性；在人机交互领域，这种方法可以实现对人手势的识别，从而实现手势控制功能；在安防监控领域，这种方法可以实现对异常动作的监测和报警。此外，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法还可以应用于体育训练、医疗康复等领域。
然而，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法也面临着一些挑战。一方面，数据采集和数据处理的成本较高，需要采集大量的视频和三维动作捕捉数据，并进行标定和对齐，这都需要耗费大量的时间和资源；另一方面，算法的精度和鲁棒性也需要不断提高，特别是在面对复杂场景、光照变化和遮挡等情况时，算法的分类和识别能力需要更加强大、灵活。
总的来说，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。尽管它面临着一些挑战，但是在硬件技术、算法优化等方面的不断进步，相信这种方法将会得到更好的发展和应用
采用单目视觉系统的人体三维姿态恢复
采用单目视觉系统的人体三维姿态恢复
王晓光;张晓
【期刊名称】《图学学报》
【年(卷),期】2007(028)001
【摘 要】提出了至少存在一个点深度值已知的约束条件下,基于单目视觉系统恢复人体三维姿态的方法.该算法简化了CCD相机的标定过程,实现了人体三维姿态的恢复.避免了多目视觉系统在实际应用中对空间和光照等的限制,以及在对应特征点匹配上的弱点.给出了上述方法的实验过程及计算结果,验证了在上述约束条件下基于单目视觉恢复人体三维姿态算法的可行性.
【总页数】5页(P94-98)
【作 者】王晓光;张晓
【作者单位】武汉理工大学机电工程学院,湖北,武汉,430070;武汉理工大学机电工程学院,湖北,武汉,430070
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391
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面向体育训练的三维人体运动仿真与视频分析
面向体育训练的三维人体运动仿真
与视频分析
王兆其，张勇东，夏时洪
1 引言
竞技体育的目标是“更高、更快、更强”。运动员通过不断挑战自我来提高速度和力量。
除了运动员刻苦的训练之外，科学的训练方法和手段是提高运动员成绩的有效途径。近几年，
各个国家在体育科学领域展开激烈竞争，2000年的悉尼奥运会更是各国科技水平的大竞赛。
在这种形势下，努力提高我国体育科学研究的水平，为我国运动健儿在2008年北京奥运会
上取得好成绩提供科技服务，已成为一项重要的科研任务。
基于视频的人体运动分析技术以及三维人体运动计算机模拟与仿真技术就是为实现这
样一个目标而开展的一项研究工作。其总体目标是：研究面向体育训练的三维人体运动仿真
与视频分析等关键技术，并针对跳水、蹦床和体操等我国在2008年奥运会上的优势项目与
准优势项目，研制相应的计算机辅助体育训练系统，旨在实现体育训练方法的两个进步和转
变：从传统的主要基于人眼观察的方法向基于高精度视频捕捉与分析的人体运动测量方法的
转变；从基于经验的训练分析方法到基于人体运动模拟与仿真的人体运动分析方法的转变，
从而更快更有效地提高我国训练水平和运动成绩，以确保这些项目在2008年北京奥运会上
多拿金牌。
本文主要介绍了面向体育训练的三维人体运动仿真与视频分析的国内外研究概况，技术
基础，我们的主要工作，以及进一步的研究方向。
2 国内外研究概况
人体三维运动分析在竞技体育科学训练（尤其是技巧性体育项目）中具有重要作用。要
实现这个目标，需要解决两类关键问题：(1) 人体三维运动信息的获取；(2) 人体运动分析。
人体三维运动信息的获取是人体三维运动分析的关键和基础。基于视频的人体运动跟踪
与三维重构一直是人们的一个追求目标。但是，目前真正应用于实际工作中的基于视频的人
体运动跟踪要么需要手工标注特征点，要么需要在被跟踪人体上加贴反光标注点（markers）。
尽管这些方法已广泛应用于多个应用领域（如动画制作，游戏娱乐等），但对于体育辅助训
基于单目视频运动跟踪的三维人体动画研究的开题报告
基于单目视频运动跟踪的三维人体动画研究的开题报告
一、研究背景
随着计算机视觉技术的发展，视频监控系统越来越普及，人体动画也越来越受到关注。但是，传统的基于手工建模的人体动画制作工作量大、效率低、成本高，难以满足现实需求。与此同时，单目视频的普及应用和算法优化为三维动画实时生成提供了便利和可能。
在这个背景下，基于单目视频运动跟踪的三维人体动画生成技术正在逐渐成熟和应用，成为了探索和研究的热点。
二、研究目的
本研究旨在利用单目视频运动跟踪技术，实时地捕捉人体运动并生成三维人体动画，以提高动画制作的效率和质量。
具体目标如下：
1. 研究人体运动捕捉的基本原理和算法模型；
2. 构建单目视频运动跟踪系统进行数据采集和处理；
3. 设计三维人体动画生成模型，实现对人体运动的准确描述和模拟；
4. 实现对不同人体动作的自动识别和分类功能；
5. 实现实时的三维人体动画生成，提高动画制作效率。
三、研究方法
本研究采用文献调研、实验研究等方法，主要包括以下步骤：
1. 文献调研：对人体运动捕捉、视频运动跟踪技术、人体动画生成等相关领域的现有研究进行梳理和分析，确定本研究的理论基础和技术路线。 2. 数据采集和处理：采集单目视频数据，对视频数据进行预处理，包括运动分割、运动估计、深度图生成等。
3. 三维人体动画生成：根据运动跟踪数据和深度图数据，构建三维人体动画生成模型，实现对人体运动的准确描述和模拟。
4. 动作识别和分类：基于深度学习技术，对人体动作进行分类和识别，实现对不同人体动作的自动识别和分类。
5. 实时三维人体动画生成：将前面步骤中的模块进行整合，实现实时的三维人体动画生成，提高动画制作效率。
四、论文结构
本研究主要分为以下几个章节：
第一章 研究背景和研究目的介绍
第二章 相关理论与技术综述
第三章 数据采集和处理
第四章 三维人体动画生成技术研究
第五章 动作识别和分类研究
第六章 实时三维人体动画生成研究
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。
基于三维人体运动仿真与视频分析的计算机辅助运动系统
第 1 页 基于三维人体运动仿真与视频分析的计算机辅助运动系统及示范应用
（一）科技奥运技术、产品、服务的名称及所属单位
1、项目名称：基于三维人体运动仿真与视频分析的计算机辅助运动系统及示范应用
2、所属单位：中国科学院计算技术研究所
（二）科技奥运技术、产品、服务在奥运筹备建设中的应用情况、专利保护情况、技术水平情况等
在国家运动队备战2004年雅典奥运会的过程中，我们积极试用阶段研究成果，为国家跳水队、蹦床队备战奥运的集训提供高科技服务。在雅典奥运会上，我国跳水队取得六枚金牌的好成绩。我国原有的弱势项目蹦床在雅典奥运会也获得一枚铜牌，实现了奖牌零的突破。另外，中国该队在2005年举办的第二十四届世界蹦床锦标赛团体比赛中，夺得男、女蹦床团体与男子单跳团体三项世界冠军，实现中国蹦床在世界三大赛上的历史性突破，目前已经跃升为世界强队。
该项成果的应用已完全获得国家体育总局的肯定与认可，被认为是“一项开创性研究工作”， “能够有效提高运动训练的科学性与效率，对快速提高运动成绩有很大帮助”，并被授予第二十届奥运会科研攻关与科技服务一等奖，并有近40套软件系统无偿装备到各个运动项目的国家队，为多个运动项目国家队备战08年奥运会进行辅助训练。 第 2 页 1、应用情况：
实施本项目所产生的成果是“面向体育训练的三维人体运动模拟与视频分析系统”，该系统包含三维人体运动仿真与视频分析两个子系统，其应用情况如下。
1）、在国家运动队备战2004年雅典奥运会的过程中，我们积极试用阶段研究成果，为国家跳水队、蹦床队备战奥运的集训提供高科技服务。研发的系统成为他们的重要训练科技装备，并为这些运动队在雅典奥运会取得这些优异成绩，做出了重要的贡献。
2）、由于系统在备战2004年雅典奥运会的过程中所取得的优异成绩，系统部分成果已开始在射击、田径、跳水、击剑、举重、体操等多个运动项目国家队备战08年奥运会训练中全面推广使用。