基于运动函数化的人体步态建模与跟踪

基于粒子滤波器的人体运动视频跟踪是目前视频分析领域中的重要研究方向.而如何消除自遮挡、互遮挡以及背景混乱等问题对人体运动跟踪的影响是人们研究的重点.针对这一问题,本文中提出一种通过运动函数化建模并利用模型进行粒子状态预测,以保证跟踪准确性与鲁棒性的方法.     

基于分块变化检测的人体肢体运动跟踪

人体运动跟踪是基于视频的人体运动分析的关键技术之一.提出了一种新的人体肢体运动的跟踪方法,通过基于分块的帧间变化检测和二维人体块模型检测出人体运动区域,利用背景统计的技术从累积的帧差信息中构建出完整的背景区域,进而从运动区域中提取出头部和四肢的区域,通过区域形状分析确定各肢体区域的位置信息,从而判断出关节点的位置.实验证明,该方法可以对人体肢体的大幅度运动进行跟踪.     

人体关节运动跟踪

基于计算机视觉的人体关节运动跟踪是建立在计算机基础上的可移植、可拓展的智能人机交互模式.通过极值点确定、初始位置确定、粗定位、精定位、带宽确定,获取运动人体关节的中心和带宽,从而识别人体关节.采用改进的Mean Shift算法对人体运动时的关节进行跟踪,应用改进的Kalman滤波器跟踪算法对运动目标的状态进行估计,解决了快速运动或突然变向的目标丢失的问题.最后,对改进前后Kalman滤波器跟踪算法的跟踪效果进行对比,验证了改进Kalman滤波器跟踪算法的优越性.     

多视角下运动人体的重光照技术

提出了基于图像的运动人体在空间变化光照下的重光照技术.基于图像的重光照技术是利用自然环境的光照图像来照亮现实的或计算机生成的场景及物体的一种方法.介绍了基于图像重光照的步骤,在球形采集系统中采集得到基图像序列,加入环境映照图作为场景环境,通过基图像的比例系数与基图像的结合,获得了逼真的多视角运动人体的光照及环境映射图像.     

一种基于人体运动目标跟踪的RJMCMC算法

提出了一种基于粒子RJMCMC算法的人体运动跟踪仿真算法,首先利用Simulink仿真将人体运动过程中各个关节点逐一收集起来,建立运动特征值矩阵,然后利用粒子RJMCMC算法来实现对矩阵每个关节点的跟踪,通过将RJMCMC算法与粒子滤波算法中重采样过程的融合,更加合理地对权值分布进行优化,从而降低权值的锐度,提高粒子样本的多样性。     

Kalman滤波的人体运动位置跟踪算法

基于视频的人体运动跟踪是当前计算机视觉研究的热点 ,具有广泛的应用领域 .文中提出一种基于 Kalman滤波的跟踪算法 .合理使用自适应背景颜色模型 ,能够准确地对人体运动位置进行跟踪 .     

基于小区域匹配的运动人体跟踪

为解决在复杂场景(光照变化、物体移动,增减以及遮挡等干扰)下运动人体跟踪的难题,提出了一种新的跟踪方法.该方法通过背景减除提取人体目标的多个小区域,利用模糊推理评价出它们在相邻两帧间的匹配可靠度;通过跟踪各个可靠度高的小区域,并对可靠度低的小区域进行邻域搜索、位置纠正和估计,完成整个人体目标的跟踪.实验结果表明,该方法能解决遮挡和其他物体的干扰,并能适应光照等环境因素的变化.     

基于快速卡尔曼滤波算法的运动人体跟踪

在对运动人体进行跟踪时,为保证系统的实时性和精准性,需要根据目标当前的运动轨迹预测目标在下一时刻的位置,并对该时刻的位置进行修正.笔者在卡尔曼滤波理论的基础上,对原有系统的增益矩阵和常数矩阵提出了新的确定方法,简化迭代计算的步骤,提高系统的计算速度,把该理论运用到人体跟踪中,使跟踪速度更为快捷,实现系统的实时跟踪.     

基于质量评价的运动跟踪数据融合方法

为提高人体运动跟踪系统的性能,将多源传感器数据进行融合。文章针对惯性传感器和Kinect体感传感器,给出了基于可信度、人体骨骼模型生理约束、运动约束和滤波误差的质量评价方法,设计了多传感器融合情况下的质量评价函数,提出了一种基于质量评价函数的运动跟踪数据融合算法。在滑动窗口内基于各传感器连续可信帧进行度量,作为数据融合时的质量因子。实验表明当Kinect或惯性传感器的数据出现较大误差时,通过融合算法提高了系统鲁棒性。     

基于电磁跟踪系统的人体上肢运动测量

根据人体上肢的特点将其运动简化为7自由度的刚体运动，利用电磁跟踪系统对人体上肢的运动进行测量。建立了固连在上肢上的关节坐标系，提出了通过电磁跟踪系统各个传感器得到的数据计算关节旋转矩阵的算法，从而可以计算出上肢运动时的关节运动数据。     

肢体运动微型监测系统研究

人体肢体运动的动态检测和模拟具有极大的医学应用价值。介绍一种采用微机电传感器(加速度计和磁强计)集成制作的微型监测装置,可以用于人体姿态和运动的测量。在姿态和运动的表示方面,采用单次转动和空间转轴结合的方式,计算简便,姿态反映直观,运动特征突出。此外对人体头部运动进行了实际测量和运动模拟。实验证明:该装置能够动态检测肢体的姿态和速度等运动信息,并可快速地进行体态模拟。     

救生衣-人系统漂浮运动测量中的标志点识别

以曲率尺度空间技术为基础,提出了一种快速、高精度的圆形目标鲁棒识别算法。从边缘图像中提取目标轮廓的关键点作为轮廓的分割点,从中筛选出在一定准则下可接受的圆弧。经过两次聚类和两次拟合得到圆形目标的准确参数。对比实验表明,只要目标边缘的局部连续弧段足够长,该算法就可获得比Hough变换更高的精度,时间复杂度大大降低且不受目标尺寸的制约。该算法已用于人体水中漂浮运动跟踪,在复杂背景、光照不稳定和标志点被部分遮挡的情况下求取了人体运动的时间历程,获得了满意的效果。     

杂波环境下基于视听信息融合的目标跟踪

以监控系统为研究背景,充分利用场景中视听媒体间存在的天然时空相关性,将视觉信息和听觉信息有效地融合从而实现对目标的快速跟踪.利用机器视觉相关理论提取视觉运动特征,利用计算听觉场景分析技术抽取音频场景特征,建立视听信息特征级融合模型并进行联合场景事件判断.仿真结果表明,应用视听信息融合对目标进行跟踪,预测误差小于单独基于视觉的目标跟踪,同时听觉信息的引入有助于克服图像噪声.     

三维物体的一种关系描述及其匹配算法

当利用关系数据结构描述三维物体时,匹配问题就归结为一个关系同构问题。本文给出一个可用于描述一些简单物体的关系数据结构,并提出两种修剪算法。这些算法利用关系数据结构的多重约束和一对一映射的约束做为启发知识来修剪搜索树,从而使物体匹配中的关系同构问题得到简化。     

皮肤位移对人手运动图像三维检测精度的影响

为研究皮肤位移对人手运动三维图像检测精度的影响 ,对食指 -拇指对捏运动过程进行了测试、分析。并在此基础上 ,利用人手运动三维图像实时检测装置 ,进行了标定实验 ,取得了较为理想的测量效果。分析表明 :1)在进行手指一般运动分析时 ,如果在手指上选择优化的标志点粘贴位置 ,标志点族的面积和长度相对变化量小于 5 % ,皮肤位移产生的影响基本可以忽略不计 ;2 )皮肤位移对各指节测量精度影响有所不同 ,远侧指节误差较小 ,近侧指节产生的误差较大 ;3)当对捏指的屈曲角度增大 ,对捏运动周期百分比达 6 0 %时 ,皮肤位移对检测精度的影响快速增大。     

具有采样时延的多智能体系统的一致性跟踪

针对存在采样时延的多智能体系统的采样控制问题,提出了一类基于领导-跟随模型的有界一致性跟踪协议.运用时延分解技术、增广矩阵方法和频域分析方法,得到了确保系统实现有界一致性跟踪的充要条件,系统的收敛性由网络拓扑结构、采样周期及采样时延等因素决定.通过数字仿真,进一步验证了所提出协议的有效性.     

基于改进几何活动轮廓模型和Kalman滤波的目标跟踪方法

针对几何活动轮廓模型在跟踪时初始化的影响和收敛不准确的问题,将帧间差分和统计量假设后得到的目标外接矩形作为曲线初始值;引入一个强制项,提出一种改进的几何活动模型方法进行目标轮廓拟合,完成检测;结合目标物轮廓曲线和Kalman滤波器实现运动跟踪。试验结果表明:以车辆目标外接矩形作为初始化曲线,可简化初始化工作,加快车辆目标的轮廓曲线收敛速度;在收敛过程中引入了一个水平集函数的强制项,可使曲线准确演化到对象边缘的凹陷部分,增强曲线的收敛能力;在运动视频对象的准确轮廓基础上,可更准确地跟踪车辆目标。     

基于二维成像的三维物体形状特征分析

目前三维物体识别方法在识别过程中所需数据量大、难以实用。该文简化三维物体识别过程,构建了一个基于单视点二维投影图像的三维物体识别系统。分别选取Zernike矩、基于Trace变换的Triple特征、MSA等三种形状特征,实现了对物体的视点空间的聚类划分。在普林斯顿三维模型库上,通过分类识别实验分析三种形状特征的性能。实验表明:特征对不同类别物体的分类效果差异明显。该文由此提出了针对目标物体形状及应用环境的特征选取方案。     

基于DTW优化积分直方图动态捕捉的持续人体动作识别研究

针对现有持续人体动作识别算法实时性不高的问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)积分直方图的动态捕捉方法.首先,利用积分直方图对原始动作进行分类;然后,聚类各种时空姿态建立动作的统计表示,并采用巴氏距离测量两个直方图的相似性;最后,根据动态时间规整方法设计了动态程序识别算法.通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较证明了方法的高效性,即使在数据库包含噪声和相似动作的情况下,方法仍然取得了很好的识别效果.