基于视频的人体运动捕捉综述
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。
基于深度学习的视频中人体动作识别进展综述
Abstract: Humanactionrecognitioninvideosisachallengingtopicinthefieldofcomputervision.Itiswidelynot onlyusedinvideoinformationretrieval,dailylifesecurity,publicvideosurveillance,butalsohumancomputerinteraction, scientificcognitionandotherfields.First,theresearchbackground,researchsignificanceanddifficultiesofactionrecognition arebrieflyintroduced,andthenthedeeplearningmodelbasedactionrecognitionmethodsarecomprehensivelyreviewed from threedifferentaspects:thetypesandnumbersofinputsignals,thecombinationwithtraditionalfeatureextractionmeth ods,andthepretraineddatasets.Furthermore,theperformancesofsometypicalmethodsonUCF101andHMDB51datasets areoverviewedandanalyzed.Lastthepossiblefutureresearchdirectionsarediscussedfrom threeperspectives:thevideodata preprocessing,thevideohumanmotionfeaturerepresentation,andthemodeltraining.
《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。
略析视频人体运动分析技术
略析视频人体运动分析技术摘要:本文综合分析了利用人体运动视频提取相关运动信息的技术基础,包括运动分析内容、人体骨架模型、运动跟踪方法。
关键词:视频分析技术;人体运动abstract: the use of human motion video extract relevant motion information technology infrastructure, including motion analysis content, human skeleton model, motion tracking method.key words: video analysis;technology中图分类号: tp391 文献标识码:a 文章编号:1、引言人体运动分析是指通过跟踪来获取人体的运动信息,并对提取的运动信息进行分析、识别和理解。
人体运动分析一般可分为两种[1]:1.1利用运动捕捉设备,它需要在人体的各个关节点上按上传感器或其他的辅助设备,然后将通过辅助设备获得的人体运动信息传递给计算机,计算机再通过相应的软件对运动信息进行处理,达到提取人体运动的目的;1.2通过对包含了人体运动的视频图像序列进行分析,经过人工的初始化以及运动跟踪算法从视频图像中提取人体的运动信息,这也是本文要介绍的重点。
2、视频运动分析的主要内容视频人体运动分析是通过运动跟踪算法来跟踪人体的运动,获得人体运动的二维参数信息,然后在二维参数信息的基础上重建人体的三维运动。
整个视频人体运动分析的过程可用下图来描述:图1 视频人体运动分析过程从图1中可以看出,视频人体运动分析大致包含了以下四个步骤:2.1从运动图像序列(即视频)中截取一帧静止的视频图像,再在图像中对人体骨架进行初始化,并记录下相关的图像数据信息,骨架的初始化为后面准确的人体运动跟踪奠定了基础。
2.2采用合适的运动跟踪算法跟踪人体运动,获得人体运动的二维参数信息,它是视频人体运动分析过程中的重要环节,是人体三维重建的基础。
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
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学康 复 中的人 体运 动 分析 , 拟 现 实 中 的 交互 式 游 虚
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《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,人体动作识别技术在许多领域中得到了广泛的应用,如智能监控、人机交互、运动分析、医疗康复等。
基于视觉的人体动作识别是利用图像处理和计算机视觉技术,从视频或图像中提取并分析人体动作信息,从而实现对人体动作的识别和解析。
本文将对基于视觉的人体动作识别的研究现状、关键技术、应用领域以及挑战和未来发展趋势进行综述。
二、人体动作识别的研究现状近年来,基于视觉的人体动作识别技术得到了广泛关注,并在多个领域取得了显著的进展。
该领域的研究主要集中在特征提取、算法优化、数据集构建等方面。
目前,人体动作识别的准确性和实时性都有了显著的提高,为后续的应用提供了有力的支持。
三、关键技术1. 特征提取:特征提取是人体动作识别的关键步骤,主要包括基于手工设计的特征和基于深度学习的特征。
手工设计的特征如HOG、SIFT等,能够提取人体运动的时空信息;而深度学习特征则通过神经网络自动学习数据的特征表示,具有更强的表征能力。
2. 算法优化:针对不同的应用场景,研究人员提出了多种优化算法,如基于深度学习的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)等。
这些算法能够有效地处理时序数据和空间数据,提高人体动作识别的准确性和实时性。
3. 数据集构建:数据集的规模和质量对人体动作识别的性能具有重要影响。
目前,研究人员已经构建了多个大规模的人体动作数据集,如UCF-101、KTH等。
此外,还有一些公开的竞赛平台如Kinetics等,为研究者提供了丰富的数据资源和交流平台。
四、应用领域基于视觉的人体动作识别技术在多个领域得到了广泛应用。
在智能监控领域,该技术可用于监控公共安全、交通监控等;在人机交互领域,该技术可实现自然的人机交互方式;在运动分析领域,该技术可用于运动员的技术分析和训练;在医疗康复领域,该技术可用于患者的康复训练和评估等。
五、挑战与未来发展趋势尽管基于视觉的人体动作识别技术取得了显著的进展,但仍面临一些挑战。
人体姿态捕捉方法综述
人体姿态捕捉方法综述人体姿态捕捉(Human Pose Estimation)是指从图像或视频中提取人体姿态的过程。
它在许多应用领域中起着重要的作用,如人机交互、多媒体检索、人体动作分析等。
随着计算机视觉和深度学习的发展,人体姿态捕捉方法不断演进和改进。
本文将对人体姿态捕捉方法进行综述,系统地介绍几种主要方法。
传统的人体姿态捕捉方法主要分为基于模型的方法和基于特征的方法。
基于模型的方法试图通过建立人体姿态模型来解决捕捉问题,并通过优化算法来拟合模型与输入图像之间的对应关系。
基于特征的方法则试图直接从输入图像中提取特征,并通过分类或回归算法来估计人体姿态。
基于模型的方法主要包括预定义模型和灵活模型。
预定义模型是指事先定义好的人体姿态模型,如人体关节模型、骨骼模型等。
这些模型一般是基于人体解剖学知识构建的,并通过优化算法来拟合模型与图像之间的对应关系。
灵活模型则是指根据输入图像自动学习的模型,如图像表示模型、概率图模型等。
这些模型能够根据输入图像的不同自适应调整,提高姿态估计的准确性和鲁棒性。
基于特征的方法主要包括手工设计特征和深度学习特征。
手工设计特征是指通过对输入图像进行特征提取和降维,将复杂的姿态估计问题简化为特征分类或回归问题。
常用的手工设计特征包括HOG(Histogram of Oriented Gradient)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等。
深度学习特征则是指通过深度神经网络自动学习图像特征,并通过分类或回归算法来估计人体姿态。
深度学习特征在人体姿态捕捉问题中取得了显著的成果,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
除了基于模型和特征的方法,还有一些将两者结合起来的方法,如混合方法和端到端方法。
混合方法将传统的基于模型和特征的方法进行融合,通过建立模型和提取特征相结合来解决姿态捕捉问题。
端到端方法则是指直接从原始图像输入开始,通过一个深度神经网络来学习图像特征和姿态估计模型,实现一体化的姿态捕捉流程。
《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飞速发展,基于视觉的人体动作识别已成为人工智能领域的研究热点。
人体动作识别技术能够有效地解析和解读人类行为,对于智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
本文旨在全面综述基于视觉的人体动作识别技术的研究现状、方法及挑战,以期为相关研究提供参考。
二、人体动作识别的基本概念及研究意义人体动作识别是指通过计算机视觉技术,对视频或图像中的人体动作进行识别、分析和理解的过程。
该技术可以广泛应用于智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实、体育分析等领域,对于提高人类生活质量和推动社会发展具有重要意义。
三、基于视觉的人体动作识别方法基于视觉的人体动作识别方法主要包括以下几种:1. 传统方法:包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法等。
这些方法需要手动设计特征,适用于特定场景的动作识别。
2. 深度学习方法:随着深度学习技术的发展,基于深度学习的人体动作识别方法逐渐成为主流。
该方法可以通过学习大量数据自动提取特征,提高动作识别的准确性和鲁棒性。
3. 基于三维人体姿态的方法:通过估计人体关节的三维位置信息,进一步识别和理解人体动作。
该方法对于复杂动作的识别具有较好的效果。
4. 基于视频序列的方法:通过对视频序列中的人体运动轨迹进行分析,实现人体动作的识别和理解。
该方法可以有效地处理动态场景中的动作识别问题。
四、人体动作识别的挑战与难点尽管人体动作识别技术取得了显著的进展,但仍面临以下挑战与难点:1. 光照和视角变化:不同光照和视角条件下的人体动作识别仍存在较大难度。
2. 背景干扰和噪声:复杂背景下的动作识别易受噪声干扰,影响识别准确率。
3. 实时性和计算效率:在实时系统中,如何保证人体动作识别的准确性和计算效率是一个重要的问题。
4. 人体姿态估计的准确性:准确的姿态估计是动作识别的关键,但目前在复杂场景下的人体姿态估计仍存在挑战。
五、基于视觉的人体动作识别的应用领域基于视觉的人体动作识别的应用领域广泛,包括但不限于:1. 智能监控:通过监控视频中的人体动作识别,实现异常行为检测和安全防范。
基于深度学习的视频人体动作识别综述
基于深度学习的视频人体动作识别综述基于深度学习的视频人体动作识别综述十几年前,视频人体动作识别(LED)是计算机视觉中的一个重要挑战。
然而,随着深度学习的兴起,特别是卷积神经网络(CNN)的应用,视频人体动作识别取得了显著的进展。
本文将综述基于深度学习的视频人体动作识别的研究现状,并探讨其中的关键技术。
首先,让我们回顾一下传统的基于特征工程的方法。
传统方法主要依赖于手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。
然而,这些方法通常只能捕捉到局部的人体动作特征,而缺乏对全局运动的准确编码。
此外,手工设计的特征提取器对于光照、背景等环境因素敏感,导致识别精度不稳定。
由于这些限制,传统方法在复杂场景下的应用受到了很大的挑战。
深度学习方法的出现为视频人体动作识别带来了新的希望。
首先,卷积神经网络(CNN)能够自动从原始图像中学习到高层抽象特征,不再需要手工设计的特征提取器。
其次,CNN具有对光照、背景等干扰因素具有较强的鲁棒性,能够更好地应对复杂场景。
因此,深度学习方法在视频人体动作识别中取得了显著的成果。
在基于深度学习的视频人体动作识别中,最常用的方法是采用时空二维卷积神经网络(Spatio-Temporal 2D CNN)。
这种方法通过在时空维度上建立CNN模型来捕捉视频中的人体动作特征。
其中,3D卷积(Conv3D)是一种常用的扩展方式,通过考虑时间维度,可以更好地捕捉到运动的信息。
除了卷积层,循环神经网络(RNN)也被广泛应用于视频人体动作识别中,因为它可以对序列化的动作序列进行建模。
此外,为了进一步提高视频人体动作识别的准确性,一些研究者提出了一系列的改进方法。
例如,引入注意力机制来自动关注视频中重要的人体动作部分;使用残差网络(ResNet)来解决梯度消失问题,进一步提高网络的深度;利用生成对抗网络(GAN)来增强训练样本的多样性。
这些方法的引入使得基于深度学习的视频人体动作识别在性能上得到了进一步的提升。
基于视频的人手运动跟踪系统
基于视频的人手运动跟踪系统崔凌(衡水学院物理与电子信息系,河北衡水053000)1引言视频人体运动分析是近年来倍受关注的研究方向,它在当前一些重要的研究和应用领域如计算机动画和游戏、虚拟现实和增强现实、高级人机接口等都有着广泛的需求。
与一般的人体运动捕捉问题不同,以人机交互为目的运动捕捉必须满足实时性,其捕捉结果不需要一定是三维结果,精度也不必太高,但要求跟踪算法具有鲁棒性和一定的自适应性,并可以自动从错误中陕复。
考虑到在一般室内环境中,下半身往往会被遮挡,或位于图像外,主要由上半身的运动(手臂)来传递姿态信息,因此本文考虑实现一个实时的人手运动跟踪系统满足于一般人机交互需要。
2系统设计方案按照对数据处理的抽象程度和视觉系统自身的特点,一个视频运动分析系统可分为由低到高三个层次。
如图1所示,整个视频人手运动跟踪系统分为:数据采集、人手检测和跟踪、人手运动理解和描述三个模块。
[三三卜[:亟至H三堕至固。
图1视顿^昂垂动分析系统眶架结构1)数据采集。
彩色摄像头获取的视频信息经过插在计算机主板上的视频采集卡的数字化和编码后,传入到计算机中供以后的视频图像处理。
它的基本原理是将摄像头和视频采集卡采集检测区域的视频图像,并负责将采集到的图像实时情确地传送到图像处理单元中进行处理,同时也可将图像数据存入附带的外设存储器中,便于后期观察和分析。
2)人手检测和跟踪。
跟踪就是对图像序列中的运动物体,通过提取它的某些特征,并且把这些特征从一幅图像到另一幅图像匹配起来,运动跟踪的目的是获得运动物体的运动孰迹。
3)运动理解和描述模块。
对跟踪的人手的行为进行理解和描述。
3系统软硬件设计”系统的硬件配置一个系统的硬件选择由多方因素共同决定。
系统所要达到的性能指标是决定系统硬件配置最关键因素。
由于文本所需要实现的系统是一个实验性质的小型系统,对性能要求不是很高,所以选用一般的硬件配置就可以。
同时成本预算也是决定硬件配置的一个重要因素。
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
基于视频的人体运动跟踪技术研究
基于视频的人体运动跟踪技术研究一、概览随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展,基于视频的人体运动跟踪技术在过去的几年里已经取得了显著的进展。
这一技术广泛应用于视频监控、人机交互、虚拟现实、体育分析等领域,为人们带来了诸多便利。
为了更全面地了解基于视频的人体运动跟踪技术,我们首先需要掌握其基本原理和方法。
人体运动跟踪技术主要通过从视频中提取人体的关键点信息,并利用这些信息来追踪人体的运动轨迹。
在这一过程中,我们需要对人体模型进行建模,以便准确地描述和预测人体各部位的位置和运动状态。
跟踪算法的选择和优化也是提高人体运动跟踪精度的重要因素。
基于视频的人体运动跟踪技术正逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。
通过对这一技术的研究和发展,我们可以更好地理解和应对现实生活中众多应用场景中的挑战,为人机交互、虚拟现实等领域的应用提供有力支持。
1. 研究背景与意义随着信息技术的快速发展,视频技术在各个领域得到了广泛应用。
人们在娱乐、教育、医疗等各个方面都利用视频来获取信息、交流和完成任务。
人体运动跟踪技术在视频处理和分析方面取得了显著的进展,为各种应用提供了强大的支持。
在这样的背景下,深入研究基于视频的人体运动跟踪技术具有重要的理论和实际意义。
这项技术可以帮助我们更好地了解人体运动的规律,推动模式识别、计算机视觉和机器人学等相关领域的发展;通过与他人分享和讨论运动视频,我们可以进一步提高理解人类行为和生理机制的能力。
实际应用方面,基于视频的人体运动跟踪技术在众多领域具有巨大的潜力,如影视制作和VRAR等领域,为人们带来更加丰富和沉浸式的体验。
对基于视频的人体运动跟踪技术进行研究,不仅可以推动理论创新和技术进步,还可以为人们的生活和工作带来极大的便利和乐趣。
本研究具有重要的理论意义和实践意义。
2. 国内外研究现状及发展趋势基于视频的人体运动跟踪技术受到越来越多的关注。
众多科研机构和高校在该领域取得了显著的研究成果。
清华大学、中国科学院等机构在人体运动跟踪方面有着深入的研究,提出了一些具有代表性的算法和技术。
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基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法在游戏、人机交互、安防监控、体育训练、医疗康复等领域具有广泛的应用前景。
基于视频流的运动人体行为识别研究
基于视频流的运动人体行为识别研究基于视频流的运动人体行为识别研究摘要:随着计算机视觉领域的快速发展,基于视频流的运动人体行为识别成为了一个热门的研究课题。
本文对基于视频流的运动人体行为识别的相关技术进行了综述,并对其在各个领域的应用进行了讨论。
首先,本文介绍了基于视频流的运动人体行为识别的概念和背景知识。
然后,重点介绍了运动人体行为识别的关键技术,如动作特征提取、运动分割与跟踪、动作识别和动作分类等。
接着,本文总结了目前基于视频流的运动人体行为识别的研究进展,并讨论了其存在的问题和挑战。
最后,本文展望了基于视频流的运动人体行为识别的未来发展方向。
一、引言基于视频流的运动人体行为识别是一种通过分析和理解人体在运动中的动作,从而实现对人体行为的识别和理解的技术。
人体行为识别在许多领域具有重要的应用价值,如智能监控、动作识别和动作分类、人机交互等。
随着计算机视觉和机器学习等领域的不断进步,基于视频流的运动人体行为识别成为了一个热门的研究方向。
二、基于视频流的运动人体行为识别的关键技术2.1 动作特征提取动作特征提取是运动人体行为识别的关键技术之一。
传统的动作特征提取方法主要基于人体的关节点信息和轮廓特征。
随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的动作特征提取方法在运动人体行为识别中取得了很好的效果。
2.2 运动分割与跟踪运动分割与跟踪是运动人体行为识别的另一个关键技术。
运动分割与跟踪的目标是将视频中的人体运动区域从背景中分割出来,并且能够跟踪人体的运动轨迹。
目前,基于像素级别的运动分割和深度学习方法是较为常用的技术。
2.3 动作识别和动作分类动作识别是指识别并理解人体在运动中的动作。
动作分类是指将动作分到不同的类别中。
动作识别和动作分类是运动人体行为识别的核心任务。
目前,基于深度学习和时空特征的方法在动作识别和动作分类中取得了显著的进展。
三、基于视频流的运动人体行为识别的应用基于视频流的运动人体行为识别在许多领域具有广泛的应用。
基于实时人体姿态分析的运动捕捉算法
基于实时人体姿态分析的运动捕捉算法随着科技的不断高速发展,人们生活中越来越多地接触到各种智能设备和产品,其中运动捕捉设备已经开始进入人们的视野中。
运动捕捉是一种通过技术手段对人体动作的精准捕捉和分析,具有较高的研究和应用价值。
随着学术界和工业界对运动捕捉算法的研究和开发,基于实时人体姿态分析的运动捕捉算法逐渐成为了近年来的研究热点之一。
一、运动捕捉的发展历程运动捕捉技术的历史可以追溯到20世纪30年代,最初是用于电影制作中,主要是通过胶片和摄像机来捕捉人体动作和姿态。
这种传统的运动捕捉方式在技术、精确度和效率等方面都有较大的限制。
随着计算机的发展,人们开始使用数字化设备对运动姿态数据进行捕捉,这种数字化的运动捕捉技术可以实现更高的精确度,同时也可以快速捕捉和分析数据,因此逐渐成为了研究和应用的主流方向。
二、实时人体姿态分析的运动捕捉算法随着计算机技术和算法的不断进步,基于实时人体姿态分析的运动捕捉算法逐渐成为了研究的热点。
这种算法主要基于深度学习和计算机视觉等领域的技术,可以通过传感器、相机等设备实时捕捉人体动作和姿态数据,并对其进行快速和准确的分析和识别。
目前,基于实时人体姿态分析的运动捕捉算法主要涉及以下几个方面:1.传感器技术。
基于传感器的运动捕捉技术主要使用加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器,可以实时捕捉人体动作和姿态数据。
传感器技术具有精度高、实时性强等优点,但也存在数据误差大、组件耗能等问题。
2.计算机视觉技术。
基于计算机视觉的运动捕捉技术主要使用摄像头等设备,可以通过视频数据分析和处理实现对人体动作和姿态的捕捉和分析。
这种技术具有成本低、适用性广等优点,但也存在距离远、背景噪声等问题。
3.深度学习技术。
深度学习技术可以通过对海量数据的学习和分析来实现对人体动作和姿态的识别和分析。
这种技术具有准确度高、灵活性强等优点,但也存在数据要求高、训练时间长等问题。
三、实时人体姿态分析的应用实时人体姿态分析的运动捕捉算法在许多领域都有着广泛的应用,其中最具代表性的是体育运动、医疗康复和仿真等方面。
基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术研究
基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术研究随着科技的不断进步,影视、游戏、虚拟现实等领域对于真实性的要求也越来越高,其中一个重要的因素就是人体动作的真实感。
传统的人体动作捕捉技术主要基于传感器或者标记点,但是这些技术都存在一些缺陷,如精度不高、成本高昂、操作繁琐等。
因此,近年来基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术逐渐受到关注。
一、摄像机阵列的原理与优势摄像机阵列是指由多台摄像机组成的系统,通过同时拍摄同一场景来获取三维信息。
通过摄像机阵列,我们可以将多台摄像机的图像进行匹配、校准,得到更加精确的三维信息。
基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术相较于传统技术具有很多优势。
首先,摄像机阵列无需在人体上粘贴标记点或者佩戴传感器,避免了对于被拍摄者的侵入;其次,摄像机阵列的精度和空间分辨率都比传统技术更高,能够更好地还原人体的真实动作。
二、摄像机阵列的应用实践基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术已经广泛应用在众多领域。
例如,它在导演电影、拍摄电视剧、制作游戏等领域都受到了广泛的应用。
在游戏制作中,基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术可以让游戏角色的动作更加逼真自然,提高游戏的可玩性和真实感。
在电影制作中,可以通过此技术来更好地模拟真实场景和人物动作,让观众更好地投入到电影情节中来。
除了影视和游戏制作等娱乐领域,基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术还可以应用于医学、军事、运动训练等领域。
例如,可以通过此技术来研究人体运动机理和病态运动,提高创伤治疗和康复训练效果。
三、基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术的发展前景随着科技的不断进步和人们对于真实性要求的不断提高,基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术在未来有着广阔的发展前景。
首先,随着摄像机阵列硬件的不断升级和智能化,摄像机阵列的成本会逐渐降低,使得该技术的应用范围更加广泛。
其次,随着虚拟现实技术的逐渐普及,基于摄像机阵列的人体动作捕捉技术将成为虚拟现实体验的重要手段,为人们带来更加真实的虚拟体验。
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
基于视频的人体行为识别总结汇报
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
四元数的三角表达式
旋转向量的四元数
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
旋转向量的四元数
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
欧拉角法
基于四元数的人体姿态识别
欧拉角法用于用户定义物体朝向,直观方便
缺点:
旋转矩阵不可交换性,需要按照某个特定的次序执行欧拉角旋转
欧拉角变化与旋转之间对应的非线性可能造成旋转不均匀
考虑空间距离,取相邻两帧骨架图像的脊柱中点三维坐标,Z坐标值之差的绝对值:
DIFFSpinZ i = KneeSpinZ − 1 − KneeSpinZ
为了对不同取值范围的特征进行融合,采用利用归一化方法将取值范围完全不同的时间距离
和空间距离均转换到(0,1)之间:
归一化:X()
−1
建立人体的运动行为模型
识别人体运动行为
2
研究方法
需提取的特征
常见提取方法
常用的特征提取方法
2
研究方法
识别步骤
人体行为识别
1
2
3
4
检测视频中的运动人体目标
提取运动人体的低层特征
建立人体的运动行为模型
识别人体运动行为
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
四元数起源
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
四元数定义
在什么地方(where)、在做什么(what)。
而行为识别侧重于在什么时刻(when)、在做什么(what)此两方面
1
行为识别
T1时间段
跳高动作
T2时间段
跳远动作
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第18卷第11期2006年11月计算机辅助设计与图形学学报JOURNAL OF COMPU TER 2AIDED DESIGN &COMPU TER GRAPHICSVol 118,No 111Nov 1,2006 收稿日期:2005-10-17;修回日期:2006-07-28 基金项目:北京市自然科学基金重点项目(4051004);北京市科技计划项目(D0106008040291,Z0004024040231)基于视频的人体运动捕捉综述李豪杰1,2) 林守勋1) 张勇东1)1)(中国科学院计算技术研究所虚拟现实技术实验室 北京 100080)2)(中国科学院研究生院 北京 100049)(hjli @ict 1ac 1cn )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1将基于视频的人体运动捕捉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、技术特点和研究现状,最后分析了该领域的难点问题和发展趋势1关键词 计算机视觉;人体运动捕捉;人体运动跟踪;姿态估计中图法分类号 TP391A Survey of VideoB ased H uman MotionC aptureLi Haojie 1,2) Lin Shouxun 1) Zhang Y ongdong 1)1)(V i rt ual Reality L aboratory ,Instit ute of Com puti ng Technology ,Chi nese Academy of Sciences ,Beiji ng 100080)2)(Graduate U niversity of Chi nese Academy of Sciences ,Beiji ng 100049)Abstract A comprehensive survey of the research and recent developments of video based human motioncapture (HMC )is presented 1The various approaches of HMC are classified into two categories :T op 2down category and Bottom 2up category 1The approaches in each category are described and their principles and technical characteristics are summarized 1Finally ,the open issues and technical trends of HMC are discussed 1K ey w ords computer vision ;human motion capture ;human body tracking ;pose estimation 基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,其涉及的关键技术之一就是人体运动捕捉(human motion capture ,HMC ,本文专指基于视频的人体运动捕捉)1HMC 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(关节点位置或关节角度)的过程,这里的姿态指头、躯干和四肢的运动,不包括表情和手语等小尺度的动作[1]1HMC 和分析的研究始于20世纪80年代初[2],因其重要的学术价值和广阔的应用前景,近几年已成为计算机视觉的一个活跃的研究领域1首先,HMC 技术涉及计算机视觉的许多基本问题,如运动检测、目标识别、刚体和非刚体跟踪、场景恢复与表示、多摄像机数据融合等,其研究成果可为计算机视觉其他领域所借鉴;HMC 还融合了图像处理、计算机图形学、人体运动学、最优化及机器学习等多学科的理论,极具挑战性1其次,HMC 技术有着极为广泛的潜在应用,如智能视觉监控中人的跟踪和行为分析,人机交互中的身体姿势、手势识别,体育和医学康复中的人体运动分析,虚拟现实中的交互式游戏、远程控制,以及动画和影视制作等[1,3]1因此,国内外一些重要学术机构都开展了与HMC 技术相关的研究[4210]1文献[1]从系统功能角度将HMC 系统分成初始化、跟踪、姿态估计和识别4个阶段,并将姿态估计分为基于模型的方法、间接使用模型的方法和非模型的方法3类;文献[3,11]主要侧重于运动分析,分别按照人运动的分析方法和一般处理框架对相关工作进行了评述:这些文献概括的都是2000年以前的研究工作1由于应用驱动和新理论的引入,HMC 技术近几年取得许多新进展,发表了大量相关学术论文,本文重点概括了对HMC 研究近5年的相关工作,并对今后的发展趋势进行探讨,以期对本领域研究技术人员有所裨益11 自顶向下的捕捉方法HMC 是从2D 投影图像或图像序列中恢复场景中的3D 人体运动信息,这是一件非常困难的事情,原因如下:1)投影过程中会失掉深度信息,使恢复成为一个病态过程;2)人体是一个高自由度的关节连接结构,其运动复杂且存在自遮挡现象;3)图像噪声、摄像机运动等因素使得无法提取可靠的底层特征1自顶向下的捕捉方法通常称为基于模型的方法,该方法将人体模型投影并与图像匹配,以获得人体姿态参数1借助人体模型,可利用人体几何结构、运动模型等先验知识,有效地克服上述困难1本文将目前文献中基于模型的人体运动跟踪归入这类方法1自顶向下的捕捉方法采用“分析—合成”的方式,跟踪是在“预测—匹配—修正”的循环中实现的,其一般处理框架如图1所示1跟踪时,根据上一帧跟踪结果和运动模型预测当前状态,将预测的人体几何模型投影到图像平面,计算模型投影特征与图像特征的匹配误差,结合运动学约束,根据误差修正预测的状态,从而得到当前帧的人体姿态1图1 自顶向下的基于模型的人体运动跟踪处理框架 采用自顶向下方法的运动跟踪系统涉及人体几何模型、人体运动学约束和运动模型、特征提取及优化算法等研究内容,除特征提取部分将在第3节介绍外,其余内容均在本节详细阐述1111 人体模型及其表示研究人员提出了各种人体结构和几何形状的表示方法,主要人体模型有棍图模型、2D 模型和3D 体模型等,如图2所示1图2 人体模型 1)棍图模型是最简单的人体结构表示方法,它由如图2a 所示点和线段组成,分别表示关节点和骨骼1棍图模型可用来指导对图像特征的拟合,以获得人体姿态,也可作为运动捕捉的一种结果输出形式12)2D 模型用于单目视频的跟踪,对人体朝向或拍摄角度进行了限定,如要求被跟踪者平行于摄像机平面或面向摄像机运动等1最常用的是如图2b 所示的Cardboard 模型[12]和如图2c 所示的SPM (scaled prismatic model )[13]13)3D 模型包含深度信息,能有效地解决自遮挡和自碰撞问题,一般用在多摄像机跟踪中1该类模型包括骨架模型和形状模型2个部分1骨架模型用棍图表示,定义各骨骼长度及关节间连接关系;形状模型表示附着在骨架上的人体外围组织,一般用如图2d 所示基本体素(如圆台[5]、超二次曲面[14]等)的组合表示1上述模型除Cardboard 模型外,都属分层的树型结构1一般将骨盆或躯干定义为树的根,整个人体运动可视为由根节点的全局运动和子节点绕其父节点的旋转运动组成,因此,人体姿态可用根节点的位置、方向参数和关节角参数组成的状态向量表示1基于模型的人体运动跟踪就是在由状态向量张成的状态空间中搜索合适的点,使该点对应姿态的投影与图像特征最为匹配1112 人体运动的先验知识人体运动的先验知识是指人体运动学约束和运6461计算机辅助设计与图形学学报2006年动模型,在裁剪状态空间和运动预测时起重要作用11)人体运动学约束是指人运动时应遵从的限制,包括关节角的运动范围约束和身体各部分不能相互穿透的约束1这些约束可作为硬约束将状态空间分成合法部分和非法部分,以减少搜索范围[15];也可作为软约束,即惩罚因子,如刘国翌等[9]在其跟踪框架中建立了一个身体自相交代价函数,以避免产生身体部分相互穿透的结果12)运动模型描述人体运动规律,一般针对特定的运动模式(如行走、跑步、舞蹈等),用统计学习方式获得,它能大大地缩小解的搜索空间,且有助于解决遮挡问题,因此很多学者对此进行了研究1根据运动复杂程度,运动模型分成单层模型和分层模型2种1单层运动模型适合简单运动模式,如行走等,主要建模方法有主元分析法(principle component analysis,PCA)[16]、高斯法[7]等1Sidenbladh 等[16]用商业运动捕捉系统获得行走的3D运动数据,将其按运动周期手工分割对齐后用多元PCA降维,得到一个主元表示的、紧凑的行走运动模型来指导跟踪1由于人的运动本质上是复杂的非线性过程,更多的学者使用分层的运动模型1在分层模型中,底层表示为线性过程,高层表示为这些线性过程间的转移概率,常用工具有隐马尔科夫模型[17]、可交换线形动态模型[18]、有限状态机[19]等1为对高维非线性状态空间进行建模,一般要进行降维聚类分析,主要有分层主成分分析[20]、最小描述长度法[19]等1基于单目视频的3D运动跟踪对某些应用(如视觉监控及对已存档视频的运动分析)十分有用,而从单目视频恢复3D姿态,运动模型具有重要意义1 113 优化算法在自顶向下的跟踪中,优化是通过对状态空间的搜索来完成的,即在姿态参数空间中寻找合适的点,使该点所对应模型投影的表面形状与图像中的人体形状最为相似1然而,对由几十个自由度构成的高维状态空间搜索非常困难,除使用各种先验知识对状态空间进行剪枝外,还必须采取适当的优化算法进行搜索,这也是运动跟踪的核心内容1主要优化算法如下:1)微分法[6,9]1一种常用的优化方法,首先建立一个可微的目标函数,一般是模型投影特征与图像特征的差值函数,通过雅可比矩阵建立模型参数微分和图像坐标微分的联系;然后沿负梯度方向迭代地对模型参数修正,直到满足优化条件1该方法收敛速度快,但无法保证收敛到全局最优点,不适合跟踪大幅度运动12)动力学法[21222]1在预测模型投影与图像数据(如人体轮廓)间生成一种物理力,类似弹簧弹力1力的方向由模型指向图像,当二者偏离时,该力使二者趋于重合,根据该力不断地修正模型参数,直至二者匹配为止1该方法可以跟踪大幅度运动,但无法保证其收敛性13)局部搜索法[14]1一种传统人工智能的方法,通过生成2测试的方式,在预测位置附近进行启发式搜索,寻找与模型最匹配的位置1为有效地搜索高维空间,一般要对状态空间进行分解,然后采用分层搜索方式1该方法速度较慢,且易陷入局部最优点14)Kalman滤波[23]1一种常用的跟踪算法,首先用前一时刻状态进行预测;然后根据预测状态和误差协方差确定搜索范围,在该范围内查找特征进行匹配得到测量值,用测量值差和增益矩阵对预测状态修正,得到状态参数的后验估计1Kalman滤波由于用概率来描述跟踪过程中的不确定信息(如噪声、杂乱背景等),同时保留了尽可能多的历史信息,因此跟踪更加鲁棒1但Kalman滤波是线性滤波器,要求系统状态和噪声都是单峰分布,这在实际中很难满足15)粒子滤波1在人体运动跟踪中,因噪声、杂乱背景及非线性动态系统的影响,状态分布呈多峰形式1此时Kalman滤波不再适用,而粒子滤波提供了一种方便、有效的计算多高斯后验概率的方法,在目标跟踪中获得广泛应用1粒子滤波是一种非参数的方法,用离散的带权重的样本(即粒子,一个粒子对应状态的一个假设)集合表示后验概率分布,利用概率传播采样点来模拟状态分布随时间的演化1将粒子滤波算法用于人体运动跟踪是近年来一个重要进展[528,16,24226]1但在跟踪高自由度的人体运动时,该算法所需样本数随自由度增加呈指数增长,致使其效率极低1因此,目前基于粒子滤波的人体运动跟踪研究都集中在对算法效率的改进上,主要方法有:a1改进重采样方式[5],提高重采样样本的有效性;或用局部优化获得的协方差指导采样[6]以提高采样效率1b1与局部优化相结合1在前一时刻只保留少量局部最优假设,当前时刻仅从这些假设出发用梯度下降法优化[25],从而降低所需样本数目1c1分解状态空间,降低搜索维数,如将整个人体分成头Π躯干和四肢,先对头Π躯干采样,再对四肢部分采样[8]1d1使用辅助信息,如用底层特征检测获取人体姿态的一部分参数,以降低搜索维数[26];或将底层信息融入重要性函数[51],提高采样效率1粒子滤波具有全局搜索的性质,能避免局部746111期李豪杰等:基于视频的人体运动捕捉综述极值点,且允许底层特征提取有噪声;缺点是计算量太大,且跟踪结果不如前4种方法精确1114 存在的问题自顶向下的捕捉方法,通过人体模型可方便地使用先验知识,解决遮挡问题,且跟踪结果较精确,适合运动分析方面的应用1但缺点也很明显:1)目前文献中大多采取手工标定方式进行人体模型的初始化,很难自动初始化;2)跟踪过程中会因误差累积、噪声等影响致使跟踪失败,难以自动恢复;3)优化速度慢,难以达到实时要求12 自底向上的捕捉方法自底向上的捕捉方法是一类非模型匹配的姿态估计方法,通过对底层特征的跟踪、分析或推理获取人体姿态信息1主要有特征跟踪法、形状分析Π标记法、识别法和推理法1211 特征跟踪法特征跟踪法的捕捉原理是对输入图像序列,首帧标注或检测出人体关键点位置,后续帧中通过跟踪建立起帧间特征的对应关系,即可获得各时刻人体的姿态参数1该方法一般要求有明显的特征,如罗忠祥等[10]要求被跟踪者穿上特制的紧身衣,其各关节点处为不同的色块,通过对色块的跟踪得到2D 关节点位置序列;Pfinder系统[27]通过特定的姿势分析出头、手、脚的位置,对每个区域用空间位置和颜色建模,然后用颜色对这些区域进行跟踪,从而获得各帧的姿态1与基于模型的跟踪不同,在基于特征的跟踪中,各特征点间独立进行匹配,不考虑全局结构约束,因此处理简单、速度快,但人体不规则运动常使特征点出现重叠、自遮挡等现象,致使跟踪很不可靠1212 形状分析Π标记法该方法在文献[1]中被称为间接使用模型的方法,意指人体模型不直接用来匹配图像数据,而是作为启发式知识指导对图像特征(人体剪影或轮廓)进行分析和标记,以获得姿态信息1主要步骤如下: Step11获取人体剪影或轮廓(获取方法见第3节)1Step21对轮廓进行分析,找出轮廓上的特征点[28],如凸凹点(对应肢体末端,如头、手、脚、肘、膝等);或将轮廓分解成不同的部分[29](对应肢体及躯干)1Step31对分析出的特征点或部分进行标记或识别1通常有2种方法:a1基于规则的方法,针对特定姿势用人体模型的结构约束进行标记,如Haritaoglu等[28]用轮廓的水平和垂直投影人体分成4种基本姿势,然后根据特定姿势下人体轮廓上身体特征点之间的相对距离和拓扑顺序,将找出的凸凹点映射为身体不同部位;b1基于概率的方法,如Zhao[29]使用局部形状和全局几何关系作为相似度量,用贝叶斯方法对分割的各部分进行识别1形状分析Π标记法无需初始化,对智能监控和人机交互等应用基本可达到实时要求1但其仅限对简单动作进行分析,所得结果亦不精确,且需提取准确的人体区域,对环境、光照要求较严格1213 识别法该类方法需要训练数据,对事先标注的运动库建立索引或从中学习特征与姿态的对应关系,通过最近邻检索或函数映射获得人体姿态参数,从而将姿态估计问题转换为模式识别问题1识别法可分为模板匹配法和映射法2类11)模板匹配法先建立模板库,模板包括特征及相应的姿态1对测试图像提取特征后,用某种度量与模板库中的样例比较,用最相似样例的姿态作为估计结果1 Mori等[30]以边缘为特征,用形状关联匹配从模板库中找到最相似样例,从该样例获得输入图像的2D 关节点位置,再用Taylor法恢复出3D人体姿态1对复杂人体运动,不同姿态的图像投影特征可能非常接近,即特征与姿态的对应是1∶N关系1为此,Howe[31]从模板库中检索出相近的多个样例,对候选样例序列用时域相似性约束选出每帧的最佳匹配1除静态图像外,还可对运动序列进行匹配,如E2 fros等[32]用光流作为描述子,从运动库中检索出最相近的动作姿态序列作为输出12)映射法通过监督学习获得映射函数,建立底层特征与姿态间的映射关系1该方法直接将底层特征映射为相应的姿态参数,无需保留样本库1常用映射工具有:神经网络[33]、相关向量机[34]、贝叶斯估计[35]等1 Agarwal等[34]用人体轮廓的形状关联作特征,用Relevance Vector Machine作回归器,对输入特征直接输出相应的3D姿态参数;Elgammal等[33]用Lo2 cal Linear Embedding技术对高维轮廓特征空间降维后,用广义径向基函数来学习映射关系1识别法无需人体模型和对高维空间的搜索,速度快、鲁棒性好,可获得3D姿态1但也存在如下缺陷:a1只能识别已知动作,且所得结果可能不精确; b1对于复杂运动,其训练样本集的覆盖性和代表性很难保证1214 推理法在自顶向下的捕捉方法中使用的是全耦合的树型结构,树结构的缺点是难以融入底层信息,如人脸或身体其他部分的检测结果等,因此不易做到自动8461计算机辅助设计与图形学学报2006年初始化和失败恢复;且树结构的状态空间很难分解,导致计算量大1为克服这一困难,近年来很多学者用松耦合的图模型表示人体结构,采取自底向上方式,先独立检测或预测身体各部分位置,再通过概率推理获得满足人体几何结构约束的姿态配置1该类方法也可看作是对第113节中粒子滤波算法的改进1在图结构中,每个身体部分用变量X i表示,相应的图像观测特征为Z i,相邻部分间的连接是软约束,用势函数ψij(X i,X j)表示,前后帧同一部分间的时域约束也用势函数表示1这样,身体部分X i的后验概率p(X i|Z)的计算便包括:X i本身的先验分布ψi(X i)、相似度p(Z i|X i)和其近邻的势函数对该部分产生的约束3部分,因此可对X i进行局部滤波1尽管如此,直接计算p(X i|Z)仍很复杂,一般采用近似推理算法,如中值场蒙特卡罗算法[36]、信念传播算法[37]、动态规划[38]等1这种基于身体部分检测结果推理的方法包括2个步骤:Step11身体部分的检测或预测,如人脸检测、肤色区域检测、基于模板的肢体检测[37]及帧间预测[36]等1这里不要求各部分的检测结果十分可靠,往往是含噪声的多个候选位置1Step21人体结构配置的推理,即通过贝叶斯推理求解满足约束的最大后验分布1由于对各部分进行局部滤波,推理法计算复杂度远小于对整个树模型的滤波方法,其局限性在于很难使用高层知识来处理自遮挡现象13 特征提取本节介绍HMC中常用底层特征及其提取方法1特征提取是从图像中提取出边界、区域、轮廓、光流等底层特征,将前景与背景分离的过程1特征提取对HMC极其重要,在自顶向下的跟踪中,特征的选择决定了可采取的搜索策略及匹配的准确性和鲁棒性;在自底向上的方法中,姿态恢复的准确性则直接取决于特征提取结果1目前常用特征及提取方法如下:1)边缘1一般用来与模型投影边界进行匹配,用边缘作匹配能得到较精确的位置1提取边缘不要求背景固定,可用简单边缘提取算子,但易受背景和人体本身纹理的干扰,因此一般需要在相似度函数中考虑噪声的统计特性[6]12)剪影1即图像中的人体区域,用来与模型投影区域匹配1与边缘相比,剪影不易受噪声影响,但易丢失细节信息,一般可通过减背景、去除阴影、形态学滤波等操作得到[39]13)外轮廓1即剪影的边界,也是一种边缘特征1它可通过主动轮廓[21]变形得到,在能量函数中可融入多种测度,因此比边缘方法鲁棒,但计算量大14)图像模板1像素的灰度或颜色是一种最直接的特征,可将人体表示为一个或多个图像模板,跟踪时用模板匹配的方法将模板对齐到当前帧[12],但该方法存在模板更新问题15)光流1一种时序数据,反映帧间点或特征的一致运动,光流提取不要求背景固定,但计算量大、抗噪性差,该方法可用来估计模型的运动参数[26]16)小区域特征1如颜色块[10]、Blob[27]等,一般用在基于特征的跟踪中,用颜色模板或者颜色统计特征来表示17)3D数据1近年来很多研究者用3D特征数据进行跟踪和分析,如利用多摄像机立体匹配得到密集的3D点云[40],或使用轮廓重建技术得到人体的体数据表示[22]等1使用3D特征可避免优化中对模型多次投影,提高效率,但目前3D重建算法还不很成熟14 难点问题和技术发展趋势经过20多年的研究,HMC技术虽已取得很大进展,但仍处于实验室研究阶段,现有系统一般都限于简单场景,且仅能捕捉单人或几个人的简单动作,其鲁棒性、精确性和速度离实用还有很大距离1很多难题还有待解决:1)不加约束的人与背景的自动分离问题1在动态环境中,因受摄像机运动、光照变化、杂乱背景及人与背景颜色相近等影响,该问题一直未得到很好解决;2)遮挡问题1在遮挡情况下,特别是当上肢与躯干服饰的颜色纹理相近时,很难从图像中将它们区分开来;3)人体建模问题1不同个体间身体结构、外形、衣着等差异使得人体形状的精确建模非常困难,而身体模型直接影响跟踪的精确性;4)人体模型的自动获取和失败恢复问题1目前算法多用手工初始化,因误差累积等原因无法对长序列跟踪,因此算法的“自举”性是实际应用时必须解决的难题;5)处理速度问题1人体姿态包含几十个自由度,如何对这一高维空间快速搜索以达到实时要求,也是亟待解决的1尽管面临众多难题,重要理论价值和广阔的应用前景仍是HMC研究的强大动力1我们认为,一个946111期李豪杰等:基于视频的人体运动捕捉综述鲁棒、精确的运动捕捉系统取决于测量技术和估计技术的进步,下面从这两方面分析HMC的发展趋势1在测量技术方面,使用多摄像机仍将是未来的技术趋势,借助多个摄像机,不仅可解决遮挡问题,还能恢复深度信息得到3D姿态;另外,结合多种类型的感知设备(如红外摄像机、3D扫描仪器、高清晰度摄像机等),将大大地提高观测特征的准确性和可靠性1在这方面,多视角及多类型数据的融合是重要研究方向1在估计技术方面,基于模型的3D跟踪能获取精确的3D姿态信息,具有更广泛的用途,仍将是研究重点,针对基于模型跟踪的难点,以下几个方面值得关注:1)结合计算机图形学建立更精细的人体模型,如Plankers等[40]用人体动画模型从不同层次对人体进行表示,以提高逼真性和跟踪精度;2)研究将自底向上和自顶向下的方法结合起来以弥补二者缺陷的方法,如Curio等[41]将底层特征映射得到的人体姿态,用于跟踪中模型的自动初始化和失败自动恢复;3)使用多种特征提高跟踪的鲁棒性1综合使用多种图像特征(如颜色、纹理、边缘、剪影及运动信息)能取长补短,将有效地提高跟踪的鲁棒性;此外,采用3D数据也是一个发展趋势;4)运动建模技术1使用运动模型能大大地提高跟踪效率和鲁棒性,但对任意人体运动或对人的大多数动作建模非常困难,借鉴语音识别方法,建立一些类似字母表的基本动作单元,从而构建动作库是一种可行的途径[24];5)为提高搜索速度以达到实时性要求,除期待新的理论算法外,采用并行处理是一种可行的方式[39];6)鉴于日常生活中人的交互行为的重要性,对多人体运动进行捕捉、理解也是重要趋势1参 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