基于单目视频运动跟踪的三维人体动画3dhumananimationbasedonhumanmotiontra.
视频序列中人体运动目标的检测与跟踪
02
人体运动目标检测
基于图像处理的目标检标从背景中分离出来。
特征提取
利用颜色、纹理、形状等特征，对分割后的人体运动 目标进行特征提取和描述。
目标检测
通过特征匹配、分类器设计等方法，实现人体运动目 标的检测。
基于视频处理的目标检测
视频帧分割
目标遮挡与消失的问题
01
遮挡问题
人体运动目标可能被其他物体遮 挡，导致目标部分或全部不可见 。
消失问题
02
03
遮挡与消失的处理
在视频序列中，人体运动目标可 能由于视角变化、距离过远等原 因而消失。
需要采用有效的算法来处理遮挡 和消失问题，如基于深度学习的 目标检测算法。
运动目标的快速跟踪与准确定位
国内外研究现状
近年来，国内外研究者针对人体运动目标检测与跟踪问题提出了许多方法，包括 基于特征的方法、基于滤波的方法、基于机器学习的方法等。同时，深度学习技 术的快速发展也为人体运动目标检测与跟踪提供了新的思路和方法。
研究发展趋势
随着深度学习技术的不断发展和计算机视觉技术的广泛应用，未来的人体运动目 标检测与跟踪研究将更加注重模型的鲁棒性和实时性，同时结合多模态信息进行 融合和交互，进一步提高检测和跟踪的准确性和稳定性。
目标检测
通过训练好的深度学习模型，对输入的视频帧进行特征提取和分 类，实现人体运动目标的检测。
模型优化
通过不断优化深度学习模型的结构和参数，提高人体运动目标检 测的准确性和效率。
03
人体运动目标跟踪
基于特征匹配的跟踪方法
01
02
03
特征提取
从视频帧中提取人体运动 目标的特征，如边缘、轮 廓、纹理等。
视频序列中人体运动目标的 检测与跟踪
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
基于视频的人体目标跟踪与识别技术
工作展望
技术发展
随着计算机视觉和人工智能技术的不 断发展，基于视频的人体目标跟踪与 识别技术将会有更多的应用场景和需 求。未来，该技术将进一步向着智能 化、自动化、高效化的方向发展，为 各个领域提供更加精准和高效的服务 。
技术挑战
虽然该技术已经取得了很大的进展， 但是仍然存在一些挑战和问题需要解 决。例如，如何提高算法的鲁棒性和 适应性，如何处理大规模和复杂场景 下的目标跟踪与识别问题等。未来， 研究者们需要进一步探索和创新，以 解决这些问题并推动技术的发展。
计算资源和存储空间来处理大规模数据集。
实时性挑战
计算效率
人体目标跟踪与识别技术需要大量的计算资源，包括高性能的处理器和GPU等。为了实现 实时性，需要优化算法和代码，提高计算效率，以满足实时处理的需求。
并行处理
为了加速目标跟踪与识别过程，可以采用并行处理技术，将计算任务分配给多个处理器或 GPU同时进行，以提高处理速度。
基于深度学习的方法
总结词
基于深度学习的方法利用神经网络学习图像中的特征表示进行目标跟踪。
详细描述
基于深度学习的方法通过训练深度神经网络来学习图像中的特征表示，并利用这些特征在后续帧中寻找匹配的目 标。这种方法能够自动提取有效的特征表示，对光照变化和目标形变具有较强的鲁棒性，但需要大量的标注数据 进行训练。
技术应用
基于视频的人体目标跟踪与识别技术 的应用前景非常广阔。未来，该技术 将在智能安防、智能交通、智能家居 等领域得到更加广泛的应用。同时， 该技术还可以与其他技术相结合，如 语音识别、手势识别等，实现更加智 能化和自然化的人机交互方式。
THANKS
谢谢您的观看
该技术面临的主要挑战包括目标遮挡 、光照变化、动态背景等。为了解决 这些问题，研究者们采用了多种算法 和技术，如特征提取、目标检测、运 动跟踪等，以实现准确的目标跟踪与 识别。
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。
利用单目图像重建人体三维模型
算倣语咅信is与电ifiChina Computer&Communication2021年第5期利用单目图像重建人体三维模型钱融王勇王瑛(广东工业大学计算机学院，广东广州510006)摘要：人体三维模型在科幻电影、网上购物的模拟试衣等方面有广泛的应用场景，但是在单目图像重建中存在三维信息缺失、重建模型不具有贴合的三维表面等问题-为了解决上述的问题，笔者提出基于SMPL模型的人体三维模型重建算法。
该算法先预估人物的二维关节点，使用SMPL模型关节与预估的二维关节相匹配，最后利用人体三维模型数据库的姿势信息对重建的人体模型进行姿势先验，使得重建模型具有合理的姿态与形状.实验结果表明，该算法能有效预估人体关节的三维位置，且能重建与图像人物姿势、形态相似的人体三维模型.关键词：人体姿势估计；三维人体重建；单目图像重建；人体形状姿势；SMPL模型中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1003-9767(2021)05-060-05Reconstruction of a Three-dimensional Human Body Model Using Monocular ImagesQIAN Rong,WANG Yong,WANG Ying(School of Computer,Guangdong University of Technology,Guangzhou Guangdong510006,China) Abstract：The human body3D model are widely used in science fiction movies,online shopping simulation fittings,etc,but there is a lack of3D information in monocular image reconstruction,and the reconstructed model does not have problems such as a fit 3D surface.In order to solve the above mentioned problems,a human body3D model reconstruction algorithm based on SMPL model is proposed.The algorithm first estimates the two-dimensional joint points of the character,and uses the SMPL model joints to match the estimated two-dimensional joints;finally,the posture information of the three-dimensional human body model database is used to perform posture prior to the reconstructed human body model,making the reconstructed model reasonable Posture and shape.The algorithm was tested on the PI-INF-3DHP data set.The experimental results show that the algorithm can effectively predict the3D position of human joints,and can reconstruct a3D model of the human body similar to the pose and shape of the image.Keywords：human pose estimation;3D human reconstruction;monocular image reconstruction;human shape and pose;SMPL0引言人体三维模型所承载的信息量远远大于人体二维图像，能满足高层的视觉任务需求，例如在网购中提供线上试衣体验，为科幻电影提供大量的人体三维数据。
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。
基于视频流的运动人体检测和跟踪的研究实现
Ｇ（，）：ｆ ，Ｆ（，）一 ｋｘｙ ｌ （） ｋｘｙ ５ ｆｋｘｙ Ｂ ，） ＞Ｔ １
【， ０ 其他
式中 ： Ｙ 为 检测 的 目标 图像 ； ， ） 当前 帧 图 Ｇ（ ） ， Ｆ（ Ｙ 为
１ 常用 的运 动 目标 检测 方 法探讨
当前 ， 用的运 动 目标 检测 方 法 主要 分 为光 流 法 、 常
Ｐ（ ＋１ｋ ｋ ） Ｉ （４ １）
式中： （ 墨 ｋ十１ 为第 ｋ＋１ ） 帧状态估 计 ； （ 为第 ｋ帧 ）
位置信息。 本 文主要讨论 室 内运 动人体 移动 情况 ， 合背 景 帧 结
差法和帧间差分法 ， 改进后的运动检测公式如下
Ｂ （ Ｙ Ⅱ× ２ Ｙ ＋ Ｆ （ Ｙ ，）＝ Ｆ 一（ ） ｂ× Ｉ ， ，） Ｇ （ Ｙ Ｆ （ Ｙ Ｂ （ Ｙ ，）＝ ，）一 ， ） ｂ １— ＝ ０ （） ４ （） ５ （） ６
厂
—
流 问 Ｈ 频 ｌ分—１ 视 帧法— 序 帧 ＋ｒ 为 差Ｉ＋ ＿ —
列 图 １ 检 测 的流 程 图
［ （ ＋１ Ｈ（ １ Ｘ （ ＋１ｋ ］ （３ Ｙ ｋ ）一 ｋ＋ ） 。ｋ ） １ ） ｌ
Ｐ（ １ｋ＋ ）＝［ 一 ｋ ） ｋ＋ ） ｋ＋ １ ｌ ， Ｋ（ ＋１Ｈ（ １ ］Ｘ
Ｖ Ｌ 尝 。 ， ｃ
【 本文献信息】王成儒， 李翠君 ． 基于视 频流的运动人体检测和跟踪的研究实现［］ 电视技术 ， １ ， （５ Ｊ． ２ ２３ １） ０ ６
嘲 鞠 擞 撼
‘ ｄｅ ｏ Ｈ ｉ Ｎ ｒ ｚ Ｈ
基于视频流 的运动人体检测和跟踪的研究实现
好地处理 ， 检测之后对物体进行 特征提取 ， 后对物体 进 噪声。 然
行跟踪 ， 跟踪时采用 Ｋ ｌ ａ ａ ｎ滤波 ， 以在跟踪 的基础上实 ｍ 所 时跟新背景模 型 ， 检测 到更准 确的模型 ， 到更精确 的跟 得 踪效果。在此过程 中会用中值滤波器 、 学形态学等对 图 数 像进行预处理 、 除噪等过程。
基于单目视频序列的真实人体姿态三维重建
基于单目视频序列的真实人体姿态三维重建摘要本文提出了一种基于视频的三维人体姿态重建技术，制定了基于视频的关键帧的重建框架。
本文还利用牛顿物理学，关节点的生物运动约束等同时对人体姿态进行三维重建。
并验证了该算法的可行性和精度。
关键词视频序列；交互式姿态跟踪；计算机视觉0 引言本文提出了基于单目非标定视频的人体动作捕捉及三维重建方法，同时利用计算机视觉和基于真实物理运动学原理。
本文基于图像的关键帧技术对视频进行处理：首先对关键帧进行交互式三维重建，然后进行基于图像的姿态插值，同时利用牛顿力学原理和生物约束集对重建结果进行修改和优化。
1 算法概述首先基于用户交互式方法估计三维特征点集合和人体骨骼大小，同时用牛顿力学原理和生物约束集对重建的姿态进行评估和优化。
1.1 基于关键帧的交互式三维建模此环节利用一种高效的算法来估计关键帧中的三维姿态，同时估计相机参数和人体骨架大小。
1.2 基于图像的三维关键帧插值本文提出一种高效的算法自动跟踪二维图像中的特征点集，并利用图像测量技术对关键帧进行插值操作，同时可以修改并优化重建后的模型。
2基于关键帧的交互式三维建模本文将人体分为17个刚体部分，主要包括头、颈、躯干、左右锁骨、肱骨、桡骨、胯骨、股骨、胫骨和跖骨。
用关节坐标集q描述人体全部姿态，q ∈R37 。
向量l表示17段刚体部分的长度集合，l = [l1 , ..., l17]T ，lb, b = 1, ..., 17 表示第b段关节的长度。
利用以上参数可以估计k幅关键帧的三维姿态(q1 , ..., qK )以及人体骨架大小（l）。
2.1摄像头参数估计对于移动摄像头拍摄的视频利用MatchMover [2008]估计摄像头的内参数和外参数=（tx,ty,tz,θx,θy,θz, f），（tx,ty,tz）, （θx, θy, θz）和f分别表示相机坐标、方向和相机焦距。
对于固定摄像头拍摄的视频用3.2中提出的算法自动估计以上参数值。
基于图像序列的人体运动跟踪算法
基于图像序列的人体运动跟踪算法石曼曼;李玲【摘要】A human motion tracking algorithm based on image sequence is proposed to improve the tracking accuracy of hu-man motion tracking. The current research status of the human tracking algorithm is analyzed. The insufficiency of the particle fil-tering algorithm to human motion tracking is pointed out. The particle filtering algorithm is modified to improve the diversity of the sampling particles and tracking performance of the nonlinear human movement target,and quicken the tracking speed of the human motion. The performance of the human motion tracking algorithm was tested with simulation experiment. The experimental results show that,in comparison with other human motion tracking algorithms,the algorithm has improved the tracking accuracy of human motion,reduced the tracking time of human motion,and has better stability.%为了提高人体运动的跟踪精度,提出基于图像序列的人体运动跟踪算法.首先对当前人体跟踪算法的研究现状进行分析,指出粒子滤波算法进行人体运动跟踪的不足;然后对粒子滤波算法进行改进,增加了采样粒子多样化,提高非线性人体运动目标跟踪性能,加快人体运动跟踪速度;最后采用仿真实验对人体运动跟踪算法的性能进行测试.实验结果表明,相对于其他人体运动跟踪算法,该算法提高了人体运动跟踪的准确性,而且人体运动跟踪的时间减少,具有更好的稳定性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)009【总页数】4页(P25-28)【关键词】图像序列;人体运动;跟踪算法;仿真测试;粒子滤波算法【作者】石曼曼;李玲【作者单位】乐山师范学院,四川乐山 614000;乐山师范学院,四川乐山 614000【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP391.41人体运动跟踪是计算机视觉研究的一个重要方面，已广泛应用到如足球机器人、体操训练等领域中[1]。