第3章 三维运动估计
三维运动估计
第七章 三维运动估计7.1 投影位移场的模型 1．刚体运动模型t 时刻刚体上点123(,,)T X X X X =t '时刻运动到'''123(,,)T X X X X '= 运动由旋转因子R 和平移因子T 描述X ’=RX+T (7.1--1) 其中 R=33()ij r ⨯，31()i T t ⨯= 在较小旋转欧拉角时(7.1--2) 而θ∆，ϕ∆，φ∆分别表示绕1X ，2X ，3X 轴的较小逆时角位移。
2．正交位移场模型（1）正交位移场是指三维运动矢量正交投影到图象平面，即有 且 (7.1--3) 由(7.1--1)有(7.1--4) 上式是第t 帧的点（12,x x ）⇒t '帧的点（12,x x ''）的变换算法，实质上是6参数11r ，12r ，（1331rX T +）；21r ，22r ，（2332rX T +）的仿射变换。
是一个参数化模型。
（2）关于景深a.观察点与景物上点之间的真实是不可观察的，因为是正交投影。
b.但景物本身的结构信息包含在投影图象中的。
c.设实际景深为333X X X =+，则3X 可理解为景物上参考点的深度，而3X 是景物上某一点与参考点的相对深度，因此，6参数模型包含了景物的相对信息。
d.通过估计⇒二维运动估计+深度估计（结构信息）≈三维运动估计111R φϕφθϕθ-∆∆⎛⎫ ⎪=∆-∆ ⎪ ⎪-∆∆⎝⎭1122{x X x X ''=''=1122{X x X x ==1111122133122112222332(){()x r x r x r X T x r x r x r X T '=+++'=+++3．透视位移场模型（1）透视位移场可由透视模型（7.1--5）代入(7.1--1)式得到（令f=1）(7.1--6)(2)这是非线性模型(3)对三维空间中任意形状运动表面有效，因为深度参数3X 是独立的。
三维物体识别与姿态估计算法研究
三维物体识别与姿态估计算法研究第一章引言1.1 研究背景三维物体识别与姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向。
随着计算机硬件性能的提升和深度学习的兴起，三维物体识别与姿态估计在各个领域中得到了广泛应用。
通过精确地估计三维物体的姿态，可以实现多个领域的应用，如虚拟现实、机器人操作、自动驾驶等。
1.2 研究意义三维物体识别与姿态估计的研究对于提升计算机视觉系统的性能和应用的效果具有重要意义。
准确地识别和估计物体的姿态可以帮助计算机视觉系统更好地理解环境和实现自主决策。
同时，三维物体识别与姿态估计的应用潜力巨大，可以应用于智能家居、智能制造、医疗健康等领域。
1.3 研究目标本文旨在对三维物体识别与姿态估计的算法进行研究，提出有效的方法和技术，提高物体识别和姿态估计的准确性和实时性。
通过实验和分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为实际应用提供有效解决方案。
第二章相关技术综述2.1 三维物体识别方法2.1.1 基于深度学习的方法深度学习在三维物体识别中取得了巨大成功，特别是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
这些方法通过学习大量的标注数据，自动地学习物体的特征表示，实现了出色的识别性能。
2.1.2 基于特征描述子的方法传统的基于特征描述子的方法在三维物体识别中仍然有重要的作用。
这些方法通过提取物体的局部特征，并构建描述子进行匹配和识别。
例如，SIFT、SURF等特征描述子在三维物体识别领域具有广泛的应用。
2.2 姿态估计方法2.2.1 基于模型的方法基于模型的方法通过建立物体的几何模型和姿态变换模型，实现对物体姿态的估计。
这些方法通常需要预先建立物体的模型，然后通过匹配和优化过程估计姿态。
2.2.2 基于深度学习的方法深度学习在姿态估计中也取得了显著的进展。
通过将姿态估计问题转化为回归或分类任务，基于深度学习的方法可以学习到更准确的姿态表示和预测方法。
第三章研究方法与实现3.1 数据集为了验证算法的性能，我们使用了多个公开的三维物体识别与姿态估计数据集，如ObjectNet3D、LINEMOD和YCB等。
运动估计——精选推荐
运动估计一、概述运动估计的基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。
视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。
这段来源于百度：第一句，说把一帧分成许多不重叠的宏块，涉及到几个概念，一个是分隔，一个是不重叠，一个是宏块，H.264的宏块，都是16*16的像素块，其中又有一个隐含的概念，就是一个宏块包含亮度，色度U和色度V，其中.二比一的关系。
第二句，认为宏块内所有像素的位移量都相同。
当然，实际情况可能是一个宏块内的像素属于两个运动物体，比如属于两只小鸟，分别飞往两个方向，这样的话，这分属于两个小鸟的像素的位移，包括移动距离和方向，都是不一样的，但这样太复杂了，而且，H.264里，用到这个位移，它并不是要真的研究位移，只是为了压缩样本像素的网络传输，所以，在高度复杂的问题面前，没必要纠结对与错。
而是把宏块作为一个整体来看的。
它只是要在参考帧中找到一个类似的块来求差，而参考帧的这个块，也许和当前的块根本就没任何关系。
我是这样猜出想的，比如这个帧里，有一块纯黑的区域，在同一个帧里，还有另一块纯黑的区域，如下图：假定这个图从左向右移动，它就成了一段连续的，相似的动画，或者叫一个序列算了。
这样的话，在上面的那个黑色区域里的某一个宏块，可以用前一帧对应位置附近的一个黑色宏块作参考，也可以用前一帧里，下面这个黑色区域里的一个宏块作参考，在小范围里来说，压缩效果是一样的。
看H.264里，有个最优匹配的概念，对于这个纯色的图来说，没什么太大的感觉，如果对于那些花花绿绿的真彩色图来说，很少存在这样的纯色块，那个最优匹配应该就有优势了。
在真彩色的每一个宏块，它并不见的能找到一个和它一样样的宏块来作参考，一般也就找个比较接近的，那这个最优匹配，就是找最近似的了吧，如何认为是最近似的，好像是H.264里的SAE什么的，不管是不是它，肯定有一个判断的标准。
第三章二维运动估计之一
v vnen vtet
vn ||
||
t
0
2.2 运动估计的一般方法
后向运动估计
Time t
Time t +t
Time t - t x
d(x, t - t) 当前帧
x 参考帧
d(x, t + t) x
当前帧 前向运动估计
参考帧： 1(x, t1) 当前帧: 2(x, t2)
– 基于光流的运动估计 – 基于像素的运动估计 – 基于块的运动估计（EBMA）
3-D运动 -> 2-D运动
3-D MV
2-D MV
2.1 2-D 运动 vs. 光流
2-D 运动: 3-D 运动的投影, 取决于3D 物体运动和投影 操作。
光流: 观测的或表现的二维运动。
– 不仅可以由物体运动引起，还可以由摄像机运动或照明条件 变化引起。注：不等同于真实的二维运动。
xB
w(
x)
x
vˆx
y
vˆy
t
x
0
xB
w(
x)
x
vˆx
y
vˆy
t
y
0
2.3.1 多点邻域约束
多点邻域约束
则光流矢量的估计值为：
vˆx vˆy
xB
vtet
v
vnen
e t 为切线方向上的单位矢量
Tv 0
t
vn
t
0
只能确定图像空间梯度方向上的分量（法向流）
《计算机视觉》课程教学大纲.
《计算机视觉》课程教学大纲课程编号：50420031课程名称：计算机视觉英文名称：Computer Vision课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：二开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：图像处理与分析适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握介绍计算机视觉的基本理论和基本方法。
通过课程学习要求学生觉掌握的计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，了解国内外最新研究成果。
通过本课程学习使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本理论和方法，初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。
课程主要内容：全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（2 学时）内容：计算机视觉的基本概念，Marr视觉计算理论，成像几何基础，计算机视觉的应用。
第二章人类视觉（2 学时）内容：人类视觉简介，视觉信息的多层处理。
第三章边缘检测（4 学时）内容：经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与马尔－希尔德累思边缘检测算子、多灰度图像的边缘聚焦法、坎尼边缘检测算子和基于梯度信息的自适应平滑滤波。
第四章明暗分析（2 学时）内容：图像辐射图，表面方向，反射图，由图像明暗恢复形状。
第五章深度分析（4 学时）内容：三维感知基本理论和方法，立体成像原理，被动立体测定技术和主动立体测定技术。
第六章标定问题（6 学时）内容：图像表征与摄像机标定，其中包括透视投影变换、摄像机的标定、摄像机的运动控制模型，双目立体标定。
第七章三维场景表示（4 学时）内容：三维空间曲面的表示，曲面分割等。
第八章二维运动图像分析（4 学时）内容：图像运动特征提取的基本方法，由局部光流恢复结构与运动参数估计，基于块的运动分析。
第九章三维运动估计（4 学时）内容：三维运动与结构估计、由运动与立体观测恢复3—D结构和基于生物视觉运动感知原理的多速度运动检测；基于CAD模型的三维机器视觉。
《运动估计综述》课件
使用不同数据集重复实验以获得更可靠的评估结果。
用户调查
收集用户对算法性能的主观评价。
实验结果与分析
准确性分析
通过对比实验，发现算法A在大多数场景下 表现出更高的准确性。
实时性分析
交叉验证结果显示，算法C具有最快的执行 速度。
鲁棒性分析
经过自评估，算法B在面对噪声和遮挡时表 现更稳定。
健壮性分析
多目标跟踪
如何准确跟踪多个目标并处理遮挡问题是当前运 动估计面临的重要挑战。
未来研究的方向与趋势
深度学习与计算机视觉
利用深度学习技术提升运动估计的性能和准 确性是未来的重要研究方向。
多传感器融合
结合不同传感器信息，如红外、雷达等，以 提高运动估计的鲁棒性和准确性。
强化学习与优化算法
利用强化学习与优化算法提升运动估计的实 时性和准确性。
评估指标
01
准确性
衡量估计的运动参数与实际运动参 数之间的差异。
实时性
评估算法的执行速度和响应时间。
03
02
鲁棒性
评估算法在不同场景和条件下的稳 定性。
健壮性
衡量算法对噪声、遮挡和其他干扰 的抵抗能力。
04
评估方法
对比实验
将不同算法在同一数据集上进行比较。
自评估
使用已知的参数或标准来评估算法性能。
跨领域应用
将运动估计技术应用于其他领域，如机器人 、虚拟现实等，以拓展其应用范围。
感谢观看
THANKS
然而，运动估计面临许多挑战，如遮挡、光照变化、动态背景等，需要不断研究和 改进。
研究意义
运动估计是实现视频分析和理解的重要基础，对于提高视频数据的利用效率和智能化水平具有重要意 义。
人体三维运动姿态估计方法研究
03
深度学习在人体运动姿态 估计中的应用
卷积神经网络（CNN）的应用
01
02
03
卷积层
通过卷积运算，提取输入 中的局部特征。
池化层
对卷积层的输出进行下采 样，减少数据量，提高计 算效率。
全连接层
将卷积层和池化层的输出 进行整合，得到最终的输 出结果。
循环神经网络（RNN）的应用
记忆单元
RNN的核心结构，用于捕 捉输入序列中的长期依赖 关系。
输出单元
对记忆单元的输出进行线 性组合，得到最终的输出 结果。
门控机制
通过门控机制控制记忆单 元的状态，实现对信息的 记忆和遗忘。
长短期记忆网络（LSTM）的应用
记忆单元
LSTM通过引入记忆单元来捕捉输入序列中 的长期依赖关系。
遗忘门
控制记忆单元中信息的遗忘程度，实现对 信息的选择性记忆。
输入门
控制记忆单元中新信息的输入程度，实现 对信息的选择性记忆。
• 基于模型驱动的方法则通过建立人体运动模型，对运动过程进行模拟 和分析，具有较高的精度和可靠性。
• 未来，随着人工智能技术的发展，结合数据驱动和模型驱动方法的优 势，将有望实现更高效、准确、灵活的人体三维运动姿态估计。同时 ，随着应用场景的不断扩展和深化，人体三维运动姿态估计技术也将 面临更多的挑战和机遇。
人体三维运动姿态估计方法 研究
2023-11-03
目 录
• 引言 • 人体运动姿态估计方法概述 • 深度学习在人体运动姿态估计中的应用 • 实验设计与分析 • 方法对比分析与讨论 • 结论与展望 • 参考文献
01
引言
研究背景与意义
人体运动姿态估计在体育科学 、健康监测、虚拟现实、电影 动画等领域具有广泛的应用价
基于模型的弹性连接体三维运动估计
３ 中国科 学院 自动化研究所 ， ． 北京 １０ ９ ） ０ １０
摘
要： 为解 决 非刚体 运 动分析 中模型 精度 和 计 算 复杂 度 之 间的 平衡 问题 ， 文提 出 了一 种 基 该
于圆锥 曲线模 型 的 弹性连 接体 （ 体 ） 维运 动 估 计 方 法。 建 立 了人 体 三 维模 型 ， 据 双 目图 人 三 根
ｍ ｔ ｎａａ ｓ ， ｅ ｏ ｆ Ｄ ｍ ｔ ｎｅｔ ａｏ ｒ ｌ ｔ ｒｃｌ ｅ ｂｅｔ ｈ ｍ ｎｂｄｅ ）ｂｓｄ ｏｏ ｎ ｙｉ ａｍ ｔ ｄｏ ｏ ｏ ｓ ｍ ｔ ｎｆ ａ ｉ ａ ｉ ａ ｄｏｊ ｓ（ ｕ ａ ｏｉ ｉ ｌ ｓ ｈ ３ ｉ ｉ ｉ ｏ ｅ ｓｃ ｔ ｕ ｔ ｃ ｓ ａｅ
ｔａ ｈ ｄ ｌｂ ｓ ｄ ｅ ｔ ｔｏ ｔ ｏ ａ ｓｉ ｔ ｈ ｕ ｎ ｍｏ ｉｎ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓｐ ｏ ｅｌ ． ｈ ｔｔ ｅ ｍｏ ｅ － ａ ｅ ｓｉ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔ ｍａ ｍａｅ ｔｅ ｈ ｍａ ｔ ａ ａ ｔ ｒ ｒ ｐ ｒｙ ｏ
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔ ｆ ｒ ａ ｇ ｏ ｒ ｄ ｏ ｅｗｅ ｎ ｃ ｍｐ ｔｔ ｎ ｌｃ ｍｐ ｅ ｉ ｎ ｄ ｌｐ ｅ ｉｉｎ ｉ Ｏ ｒｇｄ ｏ ｏｆ ｏ ｄ ｔａ ｅ ｆ ｂ ｔ ｅ ｏ ｕ ａｉ ａ ｏ ｌｘｔ ａ ｄ ｍｏ ｅ ｒ ｃｓｏ ｎ ｎ Ｄ—ｉｉ ｅ ｏ ｙ
像序列进行基 于该模型的人肢体三维变形和运动参数估计 ， 采用圆锥 曲线三维模型及其在 图像 平 面上投 影 的联 系方程 估 计三 维运 动参 数 。人 手臂 运 动估 计 实验 结 果表 明该 运 动估 计 算 法 能
够正 确估 计人 体 运动 参数 。
关键 词 ： 弹性 连接 体 ； 圆锥 曲线 ； 动估 计 运
运动物体三维建模与姿态估计算法研究
运动物体三维建模与姿态估计算法研究随着科技的不断发展，计算机视觉技术在运动物体三维建模和姿态估计方面的应用越来越广泛。
在计算机视觉领域中，运动物体三维建模和姿态估计是两个核心问题，主要通过运用计算机视觉技术来实现的。
运动物体三维建模和姿态估计技术可以直观地获得物体的三维信息，从而为后续的应用做好准备。
一、运动物体三维建模运动物体三维建模是指通过一系列的图像和视频数据来重建物体的三维形状和纹理信息，为计算机视觉的研究提供重要基础。
这里我们介绍基于静态物体三维重建技术的运动物体三维建模方法。
基于静态物体三维重建技术的运动物体三维建模方法主要通过多视角的图像和视频数据来恢复物体表面的三维形状和纹理信息，具体流程包括以下步骤：1.采集多视角图像或视频序列采集多视角图像或视频序列是三维重建的第一步，通过多视角的图像或视频序列可以确定运动物体每个时刻的位置，获得运动物体的多个角度的信息。
2.相机标定相机标定是三维重建的必要步骤，主要用于校正多视角图像或视频序列中的畸变，确定相机内外参数。
在标定中需要使用棋盘格等规则的物体作为标定物来提取图像中相应的特征点，进而计算相机的内外参数。
3.特征点匹配特征点匹配是三维重建的关键步骤，通过在不同视角下对图像或视频序列进行特征点提取和匹配，建立起不同视角下的对应关系，获得物体运动轨迹。
在特征点匹配中可以采用基于局部特征描述的算法，例如SIFT、SURF、ORB等算法。
4.三维重建三维重建是运动物体三维建模的核心步骤，根据不同视角下的特征点匹配结果，将二维图像坐标投影到三维空间中，利用三角化算法计算出每个三维点的坐标。
最后，通过网格化方法得到三维运动物体的模型。
二、姿态估计姿态估计是指根据给定的图像或视频序列，对运动物体的姿态角进行估计，以获得物体的姿态信息。
姿态估计在计算机视觉中有着广泛的应用，例如人体识别、物品抓取和机器人导航等。
目前，常用的姿态估计算法主要包括基于模型的方法和基于特征点的方法。
视觉SLAM十四讲-第三讲-三维空间刚体运动课件PPT
24
3.4 四元数
2021/3/10
25 第三讲 三维空间刚体运动
2021/3/10
• 四元数（Quaternion）
• 一种扩展的复数 • 回忆：（单位圆上的）复数可以表达二维平面的旋转
• 四元数有三个虚部，可以表达三维空间中的旋转：
• 虚部之间的关系：
自己和自己的运算像复数 自己和别人的运算像叉乘
，得：
2021/3/10
12 第三讲 三维空间刚体运动
2021/3/10
• 中间的矩阵 称为旋转矩阵
• 根据定义可以验证：
• R是一个正交矩阵； • R的行列式为+1。
• 满足这两个性质的矩阵称为 旋转矩阵
• 旋转矩阵描述了两个坐标的变 换关系
• 比如： • 反之： • 于是：
• 进一步，三个坐标系亦有：
2021/3/10
1
视觉SLAM十四讲
从理论到实践
高翔 清华大学 2016年冬
2
第三讲 三维空间刚体运动
• Chapter 3: 3D Space Rigid Body Motion
2021/3/10
3 第三讲 三维空间刚体运动
2021/3/10
• 本讲目标
• 理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。 • 掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。
• 方向为旋转轴、长度为转过的角度
• 称为角轴（Angle-Axis）或旋转向量（Rotation Vector）
2021/3/10
20 第三讲 三维空间刚体运动
2021/3/10
• 角轴与旋转矩阵的不同
• 旋转矩阵：九个量，有正交性约束 和行列式值约束
大物 第三章 二、三维运动
解：以投出点为原 点，建x，y坐标轴 如图所示。
运动方程的分量式
x v0 cos t
y
v0
sin
t
1 2
gt
2
把已知条件y=-h=-10m, θ=30°, v0=20m/s代入方程得 t 2.78s,t 0.74s(舍去）；
x 48.1m(着地点距投射点的水平距离）
由vvxy
v0 cos 和t v0 sin gt
ˆj
d2z dt 2
kˆ
例题 3-3 位置是时间的函数 质点的位置是时间的函
数，表示为
r r
[(5.0m
/
s)t
(6.0m
/
s2
)t
2
]$i [(7.0m)
(3.0m
/
s3
)t3]$j
这里长度和时间的单位分别是米、秒。
求：(a)在t1=2.0s和t2=3.0s之间质点的位移是多少？(b)质点 的瞬时速度和加速度。(c)确定t=3.0s时的速度和加速度。
vBW : 船相对水的速度 第二个下标指参考系。
r
vWS : 水r 相对岸r 的速度r（河的流速）
v BS v BW vWS
= 右边两个速度 相邻下标相同 的外侧下标
r
解：如图 v BW 以θ 指向上游。由图中可知：
v
sin WS
1.20m / s 0.6486
v 1.85m / s
解得θ=40.4 o , 即船头必须以40.4 o指向上游。
两个不在同一方向矢量相加，合矢量 的大小不等于矢量大小的和，比它们 的和小。
矢量方程:
矢量相加的首尾法（三角形法则）
1、 在图上按比例画出第一个矢量。 2、 按比例画第二个矢量，使其尾部落在第一个矢
基于MRF和神经网络的三维运动参数估计
（ ５）
式 中 ， （ｉ Ｕ１ ） Ｘ 为单 点 基 团 的势 能 ， Ｘ，．为双 点基 团 的 势 Ｕ （．Ｘ）
能 ，２Ｃ 是 权 重 系 数 ， ｃ 、３ Ｓ是 将 图像 看 成 对 应 于 特 征 点 的 有 限 集
合 ， Ｓ ｛，， ， 。 即 ＝ １２ … Ｎ｝
先 验能 量 定 义 为 ：
们 的邻 域 系 发 生 了 改 变 。为 了得 到 较 好 的估 计 结 果 ， 本 文 对 ＭＲ Ｆ中 特 征 点 的 邻 域 系进 行 了实 时 修 正 。本 文算
法流程图如图 １ 示 。 所
１ ＭＲＦ模 型 图 １ 算 法 流 程 图
ｕｘ ∑Ｕ（） ∑ ∑ （，） （＝ ｘ ， 十 ｘ ）
＝ ＋ （ ３）
＝
统 一 理 论 分 析 框 架 解决 各层 次 视 觉 问 题 。 在研 究 非 刚 体 运 动 时 ， 通 常 是 在 非 刚 体 表 面 取 一 系 列 的 特征 点 ，这 些 特 征 点 的运 动 代 表 了整 个 非 刚 体 的 运 动 方 式 。 利 用 三 角形 曲 面 生成 技 术 可 以 由 这 些 特 征 点 将 非 刚 体 表 面用 许 多 的三 角形 面 片表 示 ，各 个 特 征 点构 成 三 角 形 的顶 点 ，此 时 特征 点 的运 动 方 式 可 以用 三 角 形 面 片 的运 动 变 换 矩 阵 表 示 ¨。 ］ 另外 ， ＭＲ 在 Ｆ模 型 中 ， 域 的确 定 只 与 各 位 置 所 表 示 特 征 邻 点 在 图像 中 的位 置 有 关 ， 文 中 ＭＲ 本 Ｆ初 始 邻 域 按 各 特 征 点 在 图 像 序 列 第 一 帧 中的 位置 确定 。然 而 ， 特 征 点 经 过 运 动后 ， 们 在 我 采 用 神 经 网 络 算 法 对 特 征 点 聚 类 并 求 得 新 的 运 动 参
人体三维运动姿态估计方法研究
实验设置与数据集介绍
实验目的
评估人体三维运动姿态估 计方法的性能和准确性， 对比不同方法的优劣。
数据集来源
使用公开数据集，包括真 实场景下的运动姿态数据 和模拟场景下的数据。
数据集特点
数据集包含不同场景、不 同人体姿态、不同动作类 型的数据，具有多样性和 挑战性。
实验结果展示
1Байду номын сангаас
方法一：基于传统机器学习的方法
05
融合卷积神经网络与循环 神经网络的人体姿态估计
方法
融合CNN与RNN的模型设计
卷积神经网络（CNN）用于 提取图像中的空间特征，包括 人体各部位的位置、方向和形 状等信息。
循环神经网络（RNN）用于 处理时间序列数据，捕捉人体 姿态随时间的变化情况。
将CNN与RNN融合，将空间 特征与时间序列信息结合起来 ，以实现对人体三维运动姿态 的准确估计。
研究内容与方法
研究内容
本文旨在研究一种基于深度学习的人体三维运动姿态估计方 法，提高对人体运动分析的准确性，并拓展其应用范围。
研究方法
首先，收集大量人体运动数据，构建一个包含丰富人体姿势 的数据库。其次，设计并构建一个深度神经网络模型，用于 对人体姿势进行端到端的估计。最后，通过实验验证所提方 法的准确性和鲁棒性。
准确率：75%
2
召回率：80%
3
实验结果展示
F1得分：78% 方法二：基于深度学习的方法 准确率：85%
实验结果展示
召回率：82%
1
F1得分：83%
2
方法三：多模态融合方法
3
实验结果展示
准确率：90%
F1得分：89%
召回率：88%
结果分析
理论力学中的三维运动分析
理论力学中的三维运动分析理论力学是物理学的基础学科，用数学语言描述和分析物体运动的规律。
在理论力学中，三维运动的分析是一项重要的任务，它涉及到了物体在三个独立方向上的运动特性。
下面将介绍理论力学中三维运动的基本概念和分析方法。
一、三维运动的基本概念三维运动是指物体在空间中的运动，涉及到三个互相垂直的坐标轴。
通常我们使用直角坐标系来描述三维空间，其中x轴、y轴和z轴分别表示三个独立的方向。
物体在这三个方向上的位移、速度和加速度都是独立的，需要分别进行分析。
二、三维运动的位移分析对于三维运动，我们可以通过矢量的概念来描述物体的位移。
位移矢量以起点和终点为基准点，表示物体从起点到终点的位移。
在三维空间中，我们可以使用三维位移矢量来表示物体在x轴、y轴和z轴上的位移分量。
通过矢量的加法和减法，我们可以求得物体在三个方向上的总位移。
三、三维运动的速度分析在理论力学中，速度被定义为单位时间内物体位移的改变率。
对于三维运动，我们可以通过计算物体在x轴、y轴和z轴上的速度分量来得到物体的三维速度。
根据速度的定义，我们可以得到速度矢量的大小和方向，表示物体在空间中运动的快慢和方向。
四、三维运动的加速度分析加速度是速度的变化率，表示单位时间内速度的改变量。
对于三维运动，我们可以分别计算物体在x轴、y轴和z轴上的加速度分量。
通过矢量运算，我们可以求得物体的三维加速度矢量。
加速度的大小和方向可以帮助我们判断物体在空间中的运动情况。
五、三维运动的运动方程根据牛顿第二定律，在理论力学中可以得到三维运动的运动方程。
运动方程在三个方向上分别对位移、速度和加速度进行了描述。
通过求解运动方程，我们可以得到物体的位移、速度和加速度在时间上的变化规律，从而对物体的运动进行准确的分析和预测。
六、三维运动的实例分析为了更好地理解三维运动的分析方法，下面以抛体运动为例进行分析。
抛体运动是一个常见的三维运动，物体在水平方向和竖直方向上同时进行运动。
关于主动3—D运动估计算法的研究
关于主动3—D运动估计算法的研究
杨敬安
【期刊名称】《合肥工业大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1998(021)001
【摘要】文章提出主动观察者通过控制摄象机旋转实现凝视与跟踪的主动３－Ｄ运动估计算法，算法示出主动观察者能够控制其ｇａｚｅ使环境特征在其图象上保持固定，把不适定问题转变为适定问题，从而缩减了待解问题的维数及运动参数，大大简化计算的复杂性。
有效地进行３－Ｄ运动估计，自运动复原以及碰撞时间的计算。
【总页数】8页(P1-8)
【作者】杨敬安
【作者单位】合肥工业大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.主动段弹道跟踪与关机点估计算法研究 [J], 钮俊清;任清安
2.基于运动矢量时-空特性的快速运动估计算法研究 [J], 刘龙;宋琦军;赵太飞;元向辉
3.基于IMM-SRCDKF的高速机动目标运动状态估计算法研究 [J], 付磊; 张龙; 张丁
4.基于IMM-SRCDKF的高速机动目标运动状态估计算法研究 [J], 付磊; 张龙; 张
丁
5.纵横向运动耦合时车辆状态估计算法研究 [J], 周兴林;袁琛琦;盛中华
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三维运动估计
第七章 三维运动估计7.1 投影位移场的模型 1．刚体运动模型t 时刻刚体上点123(,,)T X X X X =t '时刻运动到'''123(,,)T X X X X '= 运动由旋转因子R 和平移因子T 描述X ’=RX+T (7.1--1) 其中 R=33()ij r ⨯，31()i T t ⨯= 在较小旋转欧拉角时(7.1--2) 而θ∆，ϕ∆，φ∆分别表示绕1X ，2X ，3X 轴的较小逆时角位移。
2．正交位移场模型（1）正交位移场是指三维运动矢量正交投影到图象平面，即有 且 (7.1--3) 由(7.1--1)有(7.1--4) 上式是第t 帧的点（12,x x ）⇒t '帧的点（12,x x ''）的变换算法，实质上是6参数11r ，12r ，（1331rX T +）；21r ，22r ，（2332rX T +）的仿射变换。
是一个参数化模型。
（2）关于景深a.观察点与景物上点之间的真实是不可观察的，因为是正交投影。
b.但景物本身的结构信息包含在投影图象中的。
c.设实际景深为333X X X =+，则3X 可理解为景物上参考点的深度，而3X 是景物上某一点与参考点的相对深度，因此，6参数模型包含了景物的相对信息。
d.通过估计⇒二维运动估计+深度估计（结构信息）≈三维运动估计111R φϕφθϕθ-∆∆⎛⎫ ⎪=∆-∆ ⎪ ⎪-∆∆⎝⎭1122{x X x X ''=''=1122{X x X x ==1111122133122112222332(){()x r x r x r X T x r x r x r X T '=+++'=+++3．透视位移场模型（1）透视位移场可由透视模型（7.1--5）代入(7.1--1)式得到（令f=1）(7.1--6)(2)这是非线性模型(3)对三维空间中任意形状运动表面有效，因为深度参数3X 是独立的。
3-运动估计
多——信息表示媒体的多样化。
多媒体（Multimedia）技术 是指计算机综合处理多种媒体信息（文字、图形、图 像和声音等），使多种信息建立逻辑连接，集成为一 个系统并具有实时的交互性。简单地说，是利用计算 机综合处理声、文、图等信息，构造具有集成性和交 互性系统的技术。
例如，要表达狗这样一个信息
当前块和预测块之间的差值
运动矢量（FS TSS 4SS DS）
残差帧
平均绝对误差（MAD）
均方误差（MSE）
归一化互相关函数（NCCF）
谢谢大家
块匹配的方法-I
对于ＮＸＮ大小的块Ｓ，其运动矢量 是通过寻找最小化下式而得到
块匹配的方法-II
全局搜索 - 运算复杂 - 对噪声敏感 - 估计出的运动矢量场不平滑
对搜苏窗内所有的像素点计算MAD值，从中找到MAD 值最小的点，对应的偏移量即为所求运动矢量。 步骤如下： a.在搜索窗口内从左到右，从上到下的顺序逐个像素 进行搜索，分别计算每个像素的MAD值，知道遍历搜 索窗口内所有的点。 b.在所有记录下来的MAD中寻找MAD值最小的点，即 最小匹配误差点，该点对应的位置即为所求的运动矢量。
对一部2小时的电影，存储量？
数据压缩最初是信息论的一个重要研究课题，在 信息论中，数据压缩又称为信源编码。 当今社会是信息“爆炸”的时代，而信息的本质， 就是要交流和传播。即使最高度的机密，也需要有 解密的使用者，否则，不能称之为信息。一般说来， 信息的传播和交流不外乎以下两种情况：将信息从 “此处”传输到“彼处”——典型的“通信”概念， 或者将信息从“现在”传输到“将来”——所谓 “存储”问题。
信源
信源编码
信道编码
调制
基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计
秦皇 岛 ０ ６ ０ ） ６０ ４
摘 要 ：针 对 单 目视 觉 监测 系 统 摄 像 机 和 目标 物 体 同时 运 动 时 ，如 何 有 效 测量 物 体三 维 运 动 参 数 的 难题 ，提 出
收稿 日期 ： ２ １－０１ ０ １１—７
时刻 的位 置姿 态 以及摄 像 机 内参数 及初 始位 姿均
为 已知 ，且摄像机 的运动是可控 的 ，即摄像机 的运 动参数可 知 ， 这也 符合主动视觉 系统 的一 股条件 。
作者简介 ： 孔令富 （９ ７） １ ５ 一，男，吉林公主岭人 ，博士，教授 ，博士生导师 ，主要研究方 向为计算机视觉 、并联机器人 、服务机器 人 、智能信息处理 ，Ｅ ｉ １ ｏ ｇ ｓ ． ｄ ． ｎ ｍａｌ ｆ ｎ ＠ｙｕ ｅｕ ｃ 。 ． ｋ
第３卷 第４ ６ 期
２１ ０２年 ７月
燕 山大 学 学 报
、 Ｉ ３ ． ， ． ６ห้องสมุดไป่ตู้Ｏ ４ ０
文 章 编 号 ： １ ０ —９ Ｘ （０ ２ ４０ １ —６ ０ ７７ １ ２ １ ）０ —３ ００
基 于 单 目运 动摄 像 机 的三维 物体 运 动 参 数估 计
孑 令 富 ，支 妇 Ｌ ４丐 ，赵立强
果 。因此 ， 单 目情况下 的 目标 运动 的分析 具有 非 对
常 重要 的意义 。
单 目摄像机 与场景 的相对运 动关系 ，可 分为 ４
种模式 ：摄像机静止－ 物体静止、摄像机运动一 物
体 静止 、摄 像机静止一 物体运动 、摄像 机运动一 体 物 运 动 。前两种模式属 于简单 的静态 目标分析 ；后两 种 模式则 是较 为重要 的运 动 目标分析 。 而摄像机 运 动 一 体运动 是计 算机视 觉 中最一 般 的情 况 ，通 常 物
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• 3.2.1 概述
• 物体的特征描述为能够反映物体物理特 性的点、线、面等。为了保证运动估计 的准确度，选用的特征通常被限制在图 像空间梯度较大的区域内。
• 假设 t 时刻的一个物体点
时刻运动到点
X [ X , Y , Z ]T
在 t/
X' [ X ' , Y ' , Z ' ]T
/Z /Z /Z /Z
x
'
y'
x 0 1 E y 1
P
Q
l'
l
p
e
O
( R , T)
e'
q'
p'
O'
图3.1 极线约束的几何意义
估计运动参数步骤
1．矩阵的估计
2．旋转和平移估计
（1）特征点对应没有噪声影响 （2）特征点对应有噪声影响
3．算法小结
3.6.4 三维运动跟踪
• 基于一组长序列视频图像，三维运动跟
踪用来监视和预测三维场景中物体的运 动和结构变化。
Cs
~ XiCoX来自i (k )YTs
X o (k )
世界坐标系
X
Z
图3.3 三维运动跟踪
• 假设有N帧图像序列的M个特征点对应， 表示为
Yi (k ) y i (k ) n y (k ) Z i (k ) X i (k ) xi ( k ) n x (k ) Z i (k )
i 1
8 '
8
Ax (a) |ae ai
Ay (a) ai |ae
y y y Ay (a) Ay (e) (ai ei )
i 1
Ay (a) Ax (a) 2 8 2 8 FD( x, y) |ae |ae (ai ei ) (ai ei ) x i 1 ai ai y i 1
，且旋转中心位
于坐标原点，则刚性物体的三维运动模型
为
X ' X r1 ' Y T r Y R 4 Z ' Z r7 r2 r5 r8 r3 X TX Y T r6 Y r9 Z TZ
• 当进行小角度旋转时，旋转矩阵可近似 为
1 R Z Y Z 1
X
Y X
1
3.2.2 最小二乘估计
• 用于估计模型参数时，最小二乘估计不需
要任何估计参数的概率统计特性，根据一 组观察数据就可直接求解模型的参数。
• 最小二乘估计的表达式为
精品课件！
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• 若用Kalman滤波器来进行运动跟踪，可 定义状态变量
z (k ) X (k ), V (k ), A (k ), q (k ), Ω (k ), X (k ),...,X (k )
T o T o T o T T T 1 T M
T
转化为矩阵形式
FD( x, y) H (a e)
3．5 运动目标分割
• 3.5.1 概述
• 三维场景中通常包含多个运动物体，运动分 割就是将视频序列中属于各个不同运动的像 素标记出来。运动分割是视频处理的重要内 容之一，也是研究的热点问题。
3.5.2 直接分割法
1．区域分割
2．区域建模和运动估计
a1 x a2 y a3 x ' Ax (a) a7 x a8 y 1 ' A (a) a x a y a 5 6 y y 4 a7 x a8 y 1
x x ' x Ax (a) Ax (e) (ai ei )
透视投影下的运动估计 平面模型
3．4 直接运动估计
• 3.4.1 概述
• 通常光流矢量都由图像的梯度估计得到，如 果用图像梯度替换光流矢量， 3.3 节中的方法 通常可以推广到直接运动估计中。下面介绍 一种基于平面模型的直接运动估计算法。
3.4.2 平面模型
• 平面模型下各像素的位移映射为
3.2.5 平面模型下的运动估计
a1 x a 2 y a3 a x a y 1 x' 7 8 ' a x a y a 5 6 4 y a 7 x a8 y 1
1．纯参数的估计
2．运动和结构参数估计 （1）奇异值互不相同 （2）如果奇异值中有两个相等 （3）若三个奇异值都相等
图3.2 基于块的运动区域分割
3.5.3基于光流的分割法
1. 聚类法
2. 分层法 3. 贝叶斯分割法
（1）基本问题 （2）Murray和Buxton算法
3.5.4同时进行运动分割 和运动估计的方法
1．基本问题
2．两步迭代法
给定分割场和每个区域的模型参数，更新光
流场。
给定光流场，更新分割场和每个区域的模型
T 1 T ˆ θ (c c) c x
3.2.3 正交投影下的运动估计
1．两步迭代法
2．改进的两步迭代法
3.2.4 透视投影下的运动估计
• 在透视投影下，点X到X/ 的运动场为非线性投
影模型
r1 x r2 y r3 TX x ' r7 x r8 y r9 TZ ' r x r y r T 5 6 Y y 4 r7 x r8 y r9 TZ
3．3 基于光流的运动估计
• 3.3.1 概述
• 基于光流的运动估计包括以下两个步骤：
估计二维图像的光流场；
根据光流和光流参数模型估计三维运动参数 和结构参数。
• Ω和V是基于光流的估计方法中需要估
计的三维运动参数。矢量形式为
Ω X V X
基于光流的运动估计方法
正交投影下的运动估计
参数。
3. 6 运动目标跟踪
3.6.1 概述
1．运动模型
（1） 二维运动模型
（2） 三维运动模型
2．观察模型
3．跟踪方法
3.6.2 Kalman滤波器
1. Kalman滤波器
2. 扩展的Kalman滤波器
3.6.3 二维运动跟踪
1．二维点跟踪
2．二维线段跟踪
3．二维区域跟踪
（1） 运动滤波器 （2） 几何滤波器