【摘 要】
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计算机视觉领域的研究主要分为低层视觉、中层视觉和高层视觉。低层视觉处理主要指像素级的图像处理,例如边缘检测、滤波、多视图立体几何等;中层视觉处理主要指特征级的图像分析,例如轮廓提取、分割、跟踪等;高层视觉则是三维重构级的图像理解,例如模式识别、场景三维重建、语义分析等。三维物体跟踪技术利用图像的低层视觉特征在连续视频帧中估计物体相对于相机的位姿,是一项重要的中层视觉任务。视觉三维物体跟踪技术直接估
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计算机视觉领域的研究主要分为低层视觉、中层视觉和高层视觉。低层视觉处理主要指像素级的图像处理,例如边缘检测、滤波、多视图立体几何等;中层视觉处理主要指特征级的图像分析,例如轮廓提取、分割、跟踪等;高层视觉则是三维重构级的图像理解,例如模式识别、场景三维重建、语义分析等。三维物体跟踪技术利用图像的低层视觉特征在连续视频帧中估计物体相对于相机的位姿,是一项重要的中层视觉任务。视觉三维物体跟踪技术直接估计空间中物体的位姿,避免加入人工标志物以保留原生场景,极大地提高了交互中的自然性。同时,随着移动设备的迭代更新和便携式穿戴设备的发展普及,三维物体跟踪技术将在增强现实、智能制造、智慧医疗、自动驾驶、机器人和娱乐等领域展现出更广泛的应用前景。使用三维跟踪技术得到物体位姿等中低层信息后,可以进一步对物体的运动进行高层语义分析。完成物体位姿的精确估计,以及中低层语义信息到高层语义信息的提炼,仍然颇具挑战。本文重点关注基于特征融合的高精度、强实时的无纹理三维物体跟踪问题和头部运动的语义分析问题。本文的主要贡献如下:1.提出一种基于集束结构的多特征融合单目无纹理三维物体跟踪方法,用于提高单目三维跟踪的计算精度。基于单类特征的跟踪方法有其固有缺陷,且现有的基于多特征融合的方法仅仅是多种特征的直接结合,难以充分发挥各类特征的作用。本文提出了一种自适应加权的局部集束结构,并基于该结构定义多特征融合的能量函数以处理复杂场景情形。通过集束结构将优化区域划分为若干个子区域,并融合边缘和颜色特征,处理不同特征的空间不一致性并充分发挥各类特征的作用。实验结果表明本文方法可以提高复杂情况下的整体跟踪精度,在RBOT数据集上的平均准率提升约5%。2.提出一种基于几何轮廓和局部区域的高速单目无纹理三维物体跟踪方法,用于提高单目三维跟踪的计算速度。重投影过程是三维物体跟踪中的关键步骤,也是限制跟踪速度的主要瓶颈。本文利用物体的几何特性提取几何轮廓快速估计粗略位姿,然后使用局部区域精细调整位姿,将跟踪中的重投影过程减少到一次,结合边缘特征的速度优势和颜色特征的精度优势,在保证跟踪精度的同时计算效率提升近一倍。3.提出一种基于多目RGB信息的高精度无纹理三维物体跟踪方法,达到亚毫米级的跟踪精度。为了弥补单目三维物体跟踪视线方向的信息缺失以获得更高精度的位姿,本文提出了以物体中心坐标系为基础的优化框架,建立多个相机与无纹理物体之间的约束,通过多视图信息消除位姿的不确定性,同时建立多视角联合优化能量函数并统一图像特征与坐标系空间。实验结果表明本文方法的位移精度相比于单目跟踪方法至少高一个数量级,其高精度结果可以用于数据集构建。4.提出基于层级结构的头部运动分析与理解方法,融合多种特征对头部姿势运动的高层语义进行分析。针对数据标注困难、模型通用性差等问题,本文提出了两种层级模型完成低层和中层语义的提取到高层语义的分析与理解。通过构建的层级结构,本文模型仅在长时视频中标注数据即可完成短时视频的语义分析。实验结果表明,两种模型均可以对头部姿势相关视频进行有效的高层语义分析,可以应用到颈椎健康评估、注意力分析等具体场景。
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