基于路徑優(yōu)化的動(dòng)態(tài)人體姿態(tài)識(shí)別方法研究

基于路徑優(yōu)化的動(dòng)態(tài)人體姿態(tài)識(shí)別方法研究

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3、方向:.;'二?唐樣.::導(dǎo)師姓名…―這%、與罐.‘.!、.r.咎..養(yǎng)::2016年06月.如巧於、心'?‘I’啤令,,.‘—>;;:可心錢..:;媒:./V.X,、.'^>皆/'...逆.:.V...域<.、甲,巧論:暫!分類號(hào):學(xué)校代碼:10165密級(jí):學(xué)號(hào):201311001094碩士學(xué)位論文基于路徑優(yōu)化的動(dòng)態(tài)人體姿態(tài)識(shí)別方法研究作者姓名:陳芙蓉學(xué)科、專業(yè):課程與教學(xué)論(計(jì)算機(jī))研究方向:計(jì)算機(jī)圖形學(xué)導(dǎo)師姓名:唐棣2016年06月摘要人類作為社會(huì)環(huán)境的主體,包含著豐富多樣

4、的交互行為信息,人體姿態(tài)行為研究蘊(yùn)藏著極其深刻的社會(huì)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。尤其,隨著三維掃描技術(shù)的推廣,人體三維模型的數(shù)量日益暴增,而且,在運(yùn)動(dòng)仿真、娛樂(lè)影視、高級(jí)人機(jī)交互等領(lǐng)域中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。因此,如何高效、準(zhǔn)確的提取三維人體結(jié)構(gòu)信息實(shí)現(xiàn)模型的分析與重用已成為重要科研內(nèi)容。開發(fā)有效的人體三維結(jié)構(gòu)特征提取方法更成為進(jìn)一步深入研究人體行為的基礎(chǔ)工作。通過(guò)已提取的結(jié)構(gòu)特征實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)的匹配可以更好的理解模型行為,在運(yùn)動(dòng)分析、人體模型檢索、人機(jī)交互等方面具有很強(qiáng)的實(shí)用性。針對(duì)傳統(tǒng)二維骨架特征提取算法存在提取骨架結(jié)構(gòu)不夠準(zhǔn)確,不能普

5、適用于多樣化的人體姿態(tài)全局性,本文提出一種基于骨架模型提取的動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化的人體姿態(tài)識(shí)別方法,實(shí)現(xiàn)了高效、精準(zhǔn)的識(shí)別人體姿態(tài)行為,為之后的人體模型壓縮、檢索、仿真等領(lǐng)域的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。本文主要工作有:1.首先通過(guò)關(guān)節(jié)點(diǎn)標(biāo)定以及動(dòng)作捕捉設(shè)備,實(shí)時(shí)獲取三維人體動(dòng)作姿態(tài)序列。2.依據(jù)數(shù)據(jù)的空間性與時(shí)序性,引入DTW(動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整)與ICP(迭代最近點(diǎn)算法)匹配算法,實(shí)現(xiàn)待測(cè)模型與樣本數(shù)據(jù)的相似度計(jì)算,建立動(dòng)作序列的相似矩陣,從而確定動(dòng)態(tài)優(yōu)化匹配路徑;3.最終通過(guò)計(jì)算動(dòng)作序列的整體相似性,實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)的行為分析。一系列的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本

6、方法的穩(wěn)定性與高效性。關(guān)鍵詞:人體模型;路徑優(yōu)化;匹配矩陣;姿態(tài)識(shí)別-I-ThestudyofdynamicposturerecognitionmethodbasedonrouteoptimizationAbstractThehumanbodyasasocialenvironment,containsavarietyofinteractivebehaviorinformation,thestudyofbodyposturebehaviorprofoundsocialandpracticalvalue.Inparticular,w

7、iththepromotionofthree-dimensionalscanningtechnology,increasingthenumberofthree-dimensionalmodelofhumansurge,and,inthefieldofmotionsimulation,filmandtelevisionentertainment,advancedhuman-computerinteractionbeenmoreandmorewidelyused.Therefore,howefficientandaccurateth

8、ree-dimensionalanatomicalinformationextractionandanalysistoachievethereusemodelhasbecomeanimportantresearchcontent.Developeffective

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