【摘 要】
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人体运动捕捉涉及计算机视觉、图像处理、模式识别和软硬件开发制造等热门领域,有着广泛的应用前景,如安全领域的智能监控、人体运动分析、虚拟现实下的军事训练、人机交互的
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人体运动捕捉涉及计算机视觉、图像处理、模式识别和软硬件开发制造等热门领域,有着广泛的应用前景,如安全领域的智能监控、人体运动分析、虚拟现实下的军事训练、人机交互的远程教育、娱乐游戏和电影制作等。
本文结合运动捕捉和人机交互,通过单视频捕捉数据来驱动虚拟人模型,分为五步:背景分析和模型初始化,运动检测,人体跟踪,视觉理解以及虚拟人交互。首先,提出一套运动序列,确定了目标的身高和臂展等参数和比例,并根据身体表面颜色进行建模,提取特征,为人体跟踪提供模板。然后,深入研究三种运动检测方法,讨论了基于模型、区域、轮廓和特征的四种跟踪方法。接着,通过特征模板的匹配来检测人体各部分,合理选取关节点,通过缩放正投影原理逆向获取三维运动数据。最后,选取三维棍棒人体模型,结合MoCap代码完成与虚拟人模型的交互。
本文的主要研究和工作包括:
1.研究了人体运动分析的流程和方法,讨论了虚拟人驱动的建模问题。
2.提出一套新颖简单的运动序列,可以有效获取人体骨架参数,并通过人体表面颜色的建模,为运动跟踪提取特征模板。
3.改进了背景减除方法,引入关键帧概念达到背景模型的自动更新。
4.搭建了人体运动捕捉系统,通过特征模板匹配来实现人体跟踪。
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