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。

四、研究计划
本文的研究计划如下：
第一年：
1. 前期调研和文献综述。

2. 模型构建与算法设计，完成算法框架的设计和部分实现。

3. 数据集的收集和预处理，开发数据集管理系统。

第二年：
1. 完成算法的实现和调试，进行性能分析和优化。

2. 基于所设计算法的单目视频三维人体姿态估计系统的开发。

3. 进行算法的实验验证和分析，汇总实验数据结果。

第三年：
1. 对整个研究过程进行总结和归纳，撰写毕业论文。

2. 提出后续工作的展望和方向。

3. 答辩并提交毕业论文。

五、参考文献
1. 李乾坤，李向阳，陈家铭等. 基于单目图像的人体姿态估计综述[J]. 动态随机工程, 2020, 6(4): 23-3
2.
2. J. Martinez, R. Hossain, J. Romero, and J. J. Little. A Simple Yet Effective Baseline for 3d Human Pose Estimation. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW), 2017.
3. Chen L, Fan Y, Wei S, et al. Fast and robust human body pose tracking for industrial LiDAR sensor [J]. Signal Processing, 2021, 180.。