[发明专利]基于样例的区分式三维运动恢复方法

权利要求书

1.一种基于样例的区分式三维运动恢复的方法，其特征在于包括如下步骤：

1)利用占位图轮廓特征来描述从视频每帧图像中提取到的前景人体轮廓，将 轮廓所占的最小矩形包围盒区域，水平和垂直划分成若干方格，统计在每个独 立方格中前景像素所占的比例，依次连接起来构成特征向量，作为人体轮廓特 征；

2)利用每帧获得的人体轮廓特征，与样例数据库中保存的已知三维姿态的人 体轮廓特征进行比较，计算两者间的欧式距离，即根方差，求得欧式距离最小 的k个，得到个最接近的人体轮廓特征，根据人体轮廓特征查找样例数据库，最 后返回这k个最接近的人体轮廓特征所对应的人体三维姿态，作为k个候选姿 态；

3)对t时刻的k个候选姿态，分别利用动态规划算法，进行前向搜索，计算 确定对第i个候选姿态的变量ω_t，i和b_t，i，其中ω_t，i是终点为p_t，i的所有可能路径中总 权重最小的路径的总权重，b_t，i是回溯指针；

4)计算然后从t＝T-1到t＝1，反向回溯计算h_t＝b_t，ht，确定从t＝1 到t＝T的最佳路径h₁，h₂，...，h_T，其中h_i表示第i帧的候选姿态中被选中为最终姿态 的序号，得到全局最优的三维姿态序列其中为第t帧的第h_i个 候选姿态；

5)将得到的当前T时刻的全局最优的三维姿态和前Δt时间内所显示过的最 佳姿态进行加权平均，得到最终的三维姿态从而实现基于样例的区分式 三维运动恢复。

2.根据权利要求1所述的一种基于样例的区分式三维运动恢复的方法，其 特征在于，所述的对每帧t的k个候选姿态，分别利用动态规划算法，进行前向 搜索，计算确定对第i个候选姿态的变量ω_t，i和b_t，i，其中ω_t，i是终点为p_t，i的所有可 能路径中总权重最小的路径的总权重值，b_t，i是对应的回溯指针，步骤包括：对 每帧t的第i个候选姿态保存两个变量ω_t，i和b_t，i，算法进行前向搜索对从起始时刻 开始到当前时刻的每一条可能的路径，确定每个节点的ω_t，i和b_t，i值的计算公式如 下：

b_t，i＝argmin_l(ω_t-1，l+||p_t-1，l-p_t，i ||)                        (1)

ωt,i=(ωt-1,bt,i+||pt-1,bt,i-pt,i||)---(2)]]>

其中，ω_t-1，l表示终点为p_t-1，l的所有可能路径中，总权重最小的路径的总权重值， 对每帧t的k个候选姿态都执行上面这一操作，确定每个候选姿态的ω_t，i和b_t，i。