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人体实时定位优化问题,关节点标定是构建人体模型、识别人体动作研究中要解决的一个关键问题。提出了一种欧式距离变换的人体2D关节点提取方法,从无手工干预的人体运动图像序列中自动实时定位关节点。首先采用欧式距离变换对图像序列中的人体目标对象进行细化,建立目标区域为单位像素宽的人体2D骨架模型,利用得到的关节点八邻域像素值情况进行查询,从而提取出对应的人体2D关节点的真实位置坐标。实验结果表明,与已有方法相比,改进方法简单有效,能够从多种不同运动状态的人体图像上提取出准确的人体关节点位置坐标,并具有较高的精度和准确性。 相似文献
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基于逆运动学的人体步态特征提取 总被引:3,自引:2,他引:1
近年来,人体运动分析成为了计算机视觉和图像处理技术中的一个最活跃的研究课题。其研究在虚拟现实、智能监视系统、高级用户接口、运动分析和基于模型的图像编码等方面具有广阔的应用前景。该文提出了一种基于逆运动学的方法来提取人体步态特征的运动分析方法,对于每个图像序列,先采用背景减除算法检测行人的运动轮廓,然后根据人体运动的特点,寻找每帧图像中人体踝关节的位置,通过得到的踝关节位置使用逆运动学的方法来预测其他关节点位置,通过实验发现,这种方法在提取步态特征中取得了很好的效果。 相似文献
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提出并实现了一种从单目视频流中重建人体三维运动的方法.该方法通过交互定制得到个性化的人体骨架模型和视频序列每一帧中人体各关节点的二维坐标后,分别针对单帧和连续多帧进行优化并迭代求解,得到每一帧的比例因子的最优解;最后反求各关节点的三维坐标,重建人体三维运动序列.对包含复杂和快速多变的人体运动的视频进行的实验表明,该方法简单有效,适用于包括体育、影视等在内的实际视频源. 相似文献
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自动匹配虚拟人模型与运动数据 总被引:6,自引:1,他引:6
使用运动数据驱动虚拟人模型运动是人体运动仿真的常用方法.通常,运动数据本身定义了适合该运动数据的骨架结构,这要求被其驱动的虚拟人模型也必须有相匹配的骨架定义.提出了一种推迟到运动数据导入时再为模型生成骨架结构的基于语义分析的懒匹配算法(lazy match based on semantic analysis,简称LMSA),该算法先用一组平行平面切分人体模型以生成备选关节点集,并在导入运动数据后对备选关节点集和运动数据的骨架结构进行语义分析,匹配具有相同语义的备选关节点和骨架结构的各关节,使已有的虚拟人几何模型能够直接应用于具有不同骨架结构的人体运动数据. 相似文献
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本文提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。本文从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,本文利用Lapacian eigenmaps(LE)流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,本文用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。本文用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时本文也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文识别效果优于以往方法。实验结果表明本文所提的方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。 相似文献
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一种基于视频的人体动画骨架提取技术 总被引:11,自引:0,他引:11
人体动画是计算机动画中最具有挑战性的领域.针对传统人体动画技术的不足,提出了一种新技术来提取视频中的人体骨架,以应用于人体动画.对于任何视频流,该方法都能在图像序列中跟踪人体特征骨架,并建立了透视投影下的三维人体运动骨架序列,最终通过自动注释运动信息建立了可供动画师浏览、查询的运动信息库.这种方法具有素材来源丰富、计算量少、制作高效等特点,而且产生了人体运动非常真实,同时也将动画师从枯燥的工作中解 相似文献
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In this paper, we aim to reconstruct the 3D motion parameters of a human body model from the known 2D positions of a reduced set of joints in the image plane. Towards this end, an action-specific motion model is trained from a database of real motion-captured performances, and used within a particle filtering framework as a priori knowledge on human motion. First, our dynamic model guides the particles according to similar situations previously learnt. Then, the state space is constrained so only feasible human postures are accepted as valid solutions at each time step. As a result, we are able to track the 3D configuration of the full human body from several cycles of walking motion sequences using only the 2D positions of a very reduced set of joints from lateral or frontal viewpoints. 相似文献
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双目视觉下三维人体运动跟踪算法* 总被引:1,自引:0,他引:1
由于人体运动的复杂性,人体运动轨迹的快速改变和人体自遮挡现象经常发生,这给人体运动跟踪带来了很大的困难。针对此问题提出了一种基于三维Kalman滤波器和人体约束的人体运动跟踪算法。该算法首先利用外极线约束和灰度互相关法对二维标记点进行立体匹配,计算各个标记点的三维位置,从而构建得到三维标记点;然后利用三维Kalman滤波器对三维标记点进行跟踪;最后利用人体约束检验和修正跟踪结果。实验结果表明,该算法能有效地对复杂人体动作进行跟踪并能从跟踪错误中正确恢复。 相似文献
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适用于单目视频的无标记三维人体运动跟踪 总被引:2,自引:2,他引:0
在无标记人体运动跟踪过程中,由于被跟踪目标缺乏明显的特征以及背景复杂而使得跟踪到的人体运动姿态与真实值偏差较大,不能进行长序列视频跟踪.针对这一现象,提出一种基于形变外观模板匹配进行单目视频的三维人体运动跟踪算法,其中所用的人体外观模型由三维人体骨骼模型及二维纸板模型组成.首先根据人体骨骼比例约束采用逆运动学计算出关节旋转欧拉角;然后利用正向运动学求得纸板模型中像素在三维空间中的坐标,将这些像素根据摄像机成像模型投影到二维图像中得到形变外观模板;最后采用直方图匹配得到人体运动跟踪结果.实验结果表明,该算法对于一些复杂的长序列人体运动能够得到较为理想的跟踪结果,可应用于人机交互和动画制作等领域. 相似文献
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为了研究不同残差连接方式对人体动作预测卷积神经网络的影响,探讨了在保持网络深度一定的情况下,如何利用残差连接构成一个高效捕捉人体动作特征的预测模型。通过观察人体骨骼关节点排列方式,提出一种适用于人体骨骼关节点预测的对称残差连接方法,并基于该方法设计了对称残差块(symmetric residual block,SRB)。所设计的SRB,最后一层卷积核的感受野达到最大,覆盖了人体全部关节信息,采用的对称连接方式高效地利用浅层动态特征,使预测的效果更好、模型使用的参数更少。此外,本文提出一种基于2个SRB和1个解码器的端到端卷积网络——对称残差网络(symmetric residual network,SRNet),取得的预测结果高于基准方法。最后,在TensorFlow框架下利用公开数据集Human3.6M和CMU-Mocap进行了人体动作预测实验。其结果表明,与基准方法相比,本文方法的关节位置平均误差(mean per joint postion error,MPJPE)在各个预测时间点上均有0.2mm~1mm的降低,验证了本文提出的SRNet能有效建模人体姿态的全局空间特征。 相似文献
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单目视频中无标记的人体运动跟踪 总被引:8,自引:0,他引:8
提出一种人体运动跟踪算法,从无关节标记的单目视频中获取人体运动,利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到的运动模型及基于外观模型的相似性计算,巧妙地利用粒子滤波的概率密度传播策略鲁棒地跟踪普通单目视频中的人体运动,当出现跟踪丢失时,能在后续序列中自动恢复正确跟踪,且能较好地处理遮挡和自遮挡问题,实验表明,该算法鲁棒性好,跟踪结果令人满意。 相似文献