基于深度相机的多人虚拟捕捉技术与系统开题报告

全文总字数：5665字

1. 研究目的与意义（文献综述）

目的：

人体运动捕捉技术作为虚拟现实技术中的重要的研究方向之一，经历了漫长的发展历史。1915年，弗雷斯格尔发明了“rotoscope”技术。到现在运动捕捉技术形成了电磁式、声学式、机械式、光学式等几种发展方向。其中除了无标记光学式运动捕捉技术，其它运动捕捉系统都需要人体穿戴一些特殊设备，所以应用范围和场合比较局限，如影视制作之类等专业领域。而简单易用的技术更容易推广使用，为用户带来更加良好的体验，因此无标记的光学式运动捕捉技术的研究价值显而易见。

微软发布的一款较为廉价的无标记的光学式动作捕捉设备kinect，性能虽然和专业的设备相比还存在很大差距，比如kinect设备对用使用者的活动范围有所限制。但是现在kinect sdk逐步在被微软完善,这是基于机器学习算法的产品。机器学习算法有捕捉速度快，计算量小等亮点，同时kinect相机廉价的优点使得这一产品值得被重视和应用。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：

本项目在已有的单人动作捕捉技术与系统的基础上，基于深度相机光学传感器，研究稳定性好、精度较高的多人无标记捕捉技术，研发一个能实时捕捉同一空间内互动的多人动作捕捉系统：

--基于多相机的动作捕捉关键技术

3. 研究计划与安排

1. 2020/1/7—2020/1/12：查阅参考文献，明确选题；

2. 2020/1/13—2020/2/28：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告,翻译英文资料；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] alexiadis d s, kelly p, daras p, et al.evaluating a dancer's performance using kinect-based skeleton tracking[c]//2011:659-662.

[2] zhang l, sturm j, cremers d, et al. real-timehuman motion tracking using multiple depth cameras[j]. 2012, 57(1):2389-2395.

[3] liang s, li c, guo x, et al. motion capturewith ellipsoidal skeleton using multiple depth cameras[j]. ieee transactions onvisualization computer graphics, 2016:1-1.