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从视频图像信息中获取并分析人体运动的各项参数指标是一个多学科融合的重点研究方向,其研究核心是从单个或多个视频序列中检测、跟踪人体,获取人体运动数据,重建人体的三维运动或描述和理解人体运动。视频人体运动分析的研究在人体动画、游戏、虚拟现实和增强现实、人机交互、视频监控、体育运动分析、辅助临床医疗诊断等领域均有着广阔的应用前景。本文主要集中研究运动分析的几个重要问题。运动区域提取是运动分析的第一步。本文介绍了人体运动区域的检测方法,分析了目标检测方法优缺点,并通过实验进行了验证。论文给出了可进行下一步处理的人体运动区域图。接着本文提出了一种行走人体下肢关节点定位的算法,目的用于步行参数的获取。现有的基于模型的步态运动跟踪方法大多需要人工干预,从而不能满足自动化要求。本算法分析了人体步行运动的特征,提取了人体步行运动区域的骨架,自动化检测下肢的五个关节点,文中给出了实验结果。最后的工作是从包含人体运动的单目视频图像中,手动标注并跟踪全身关节点,恢复用骨架模型表示的人体三维运动,从而能够对人体的动作技术、人体运动规律进行研究.完成的研究工作主要包括:(1)总结并确定一种适合单目视觉研究的人体运动捕获模型。(2)将人体运动实现了从二维人体到三维人体的三维重构,并且用真实的骨架模型实现了重构结果。本文从实际研究应用出发,利用VC++6.0作为平台,开发了一套“运动人体骨架提取软件系统”,用于提取运动人体区域的骨架。