基于置信传播的三维人体运动分析研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

人类视觉系统可以实时感知和识别人体运动，判断人在下蹲、跳跃、奔跑等运动状态，可以对人体运动进行识别。但是由于人类的视觉系统只能对人体运动进行感知和识别，加之人体运动位置、方向、速度常常变化迅速，仅凭人类的视觉系统难以很精确细致地对人体运动进行数值化记录和深入的研究分析。在虚拟现实和游戏动画、高级人机交互、体育视频分析、康复工程等领域中，需要高效地获取肉眼无法感知和测量的运动数据，保留运动细节，真实地记录运动轨迹。例如，在体育训练后，运动员和教练通过三维人体运动分析系统获得运动员各个关键点和关节角的角度，在此基础上进行更深入的力学分析，减少训练的盲目性，尽快掌握动作要领，提高训练质量。在此背景下，三维人体运动分析研究具有重大的研究意义和应用前景，也是近年来数字图像技术学的一大研究热点。

三维人体运动捕获的数据相对于传统的多媒体数据（例如图像、音频、视频）的主要特征，一是数据采样率高，光学运动捕获设备最高可达2000帧每秒，产生的数据量大；二是三维人体运动数据流是结构化数据且表是了人体各主要关节位置信息，可为进一步结构化的分析研究奠定基础。

三维人体运动分析研究领域在国外很早便已经开始，在自适应背景减除和自动跟踪系统方面取得很多显著的理论成果，而且在构建三维人体模型上有了重大的突破，国外学者ankur●agarwal对摄像机中人体轮廓进行提取，采用学习机制重建三维人体模型，这种方法不需要定义显式的人体模型或者在人体上预先做任何标记，适用性较高。在国内，对于三维人体运动分析研究领域起步较晚，但由于三维人体运动分析领域应用前景好和发展空间大，国内的研究迅速发展起来。例如国内学者陈睿、刘国翌在退火粒子滤波器的基础上提出的基于序列蒙特卡罗方法的人体运动分析，有较好的鲁棒性，但是该算法的执行效率和速度较低，无法实现实时跟踪。

2. 研究的基本内容与方案

本次毕业设计我研究的主要内容是开发设计一个三维人体运动分析算法及软件，采用3d模型对人体进行建模，构建松弛关节结构，并设计置信传播算法，在粒子滤波器框架内，完成对人体平行于成像平面的运动分析。对三维人体运动进行分析的处理过程主要包括背景分割与前景提取，人体关节点结构特征提取，人体运动追踪，人体三维建模等。在软件设计的过程中，应当分为四个模块：初始化、跟踪、识别、数值分析。

1）初始化阶段

在初始化阶段，主要完成摄像机采集图像信息，对图像背景建立模型，为运动目标检测和跟踪提供基础。另外，采取在人体关节点做标记的方法或者自动初始化的方法完成3d人体模型的初始化工作。

3. 研究计划与安排

第1－4周：查阅资料和制定方案。

第5－8周：进行人体建模及置信传播算法设计，并编写相应软件。

第9－13周：对系统进行调试。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]蔡美玲.三维人体运动与动作识别方法[d].中南大学.2013.

[2]周自维,樊继壮,赵杰等.基于置信传播的立体匹配并行算法[j].光学精密工程,2011,19(11):2774-2781.

[3]李彬彬,王敬东,李鹏.基于图像分割的置信传播立体匹配算法研究[j].红外技术,2011,33(3):167-172.