[发明专利]基于被动红外反射的动态三维结构捕捉算法

权利要求书

1.一种基于被动红外反射的动态三维结构捕捉算法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1、建立人体模型；

步骤2、通过背景差分法获得人体剪影图像；

步骤3、提取人体轮廓上的特征点；

步骤4、检测apar条带并识别各标记点；

步骤5、Kalman滤波、极线约束和人体约束来跟踪已识别的标记点；

步骤6、进行三维重建从而完成人体运动捕捉。

2.根据权利要求1所述的基于被动红外反射的动态三维结构捕捉算法，其特征在于：所述人体模型的头部、躯干及四肢由六个apar条带组成，且标记点分别贴附在前额、手腕、肘部、肩膀、髋部、膝盖、脚踝。

3.根据权利要求2所述的基于被动红外反射的动态三维结构捕捉算法，其特征在于：所述标记点采用红外反光膜作为标记点。

4.根据权利要求1所述的基于被动红外反射的动态三维结构捕捉算法，其特征在于：所述步骤3根据链码方向的变化检测人体轮廓上的拐点并进一步提取出特征点，具体步骤如下：

步骤31、记链码的起点为O，并遍历轮廓上的每一个点。如果某个点上链码的方向发生改变，那么检查它到起点O的距离(距离指该点与上一个拐点之间在轮廓上点的个数)，如果距离小于阈值T_l，就继续遍历下一个链码方向改变的点直到某个点到起点O的距离大于阈值T_l，这个点被称为拐点，重复上述的采样过程直到遍历完人体轮廓上的所有点；

步骤32、接下来是遍历采样得到的拐点来选择特征点：若当前的拐点为P₁，前一个拐点为P₀，后一个拐点为P₂，计算向量(P₀，P₁)和向量(P₁，P₂)之间的夹角θ，如果θ大于阈值T_θ，则拐点P₁即为特征点。另外，由于人体站立时，人体躯干轮廓可能会跟腿的外侧轮廓几乎在一条一线上，这样轮廓上从腋下到脚踝的中的任一点不会被检测为特征点，这会导致无法做到躯干和腿部的识别，因此，在实际检测的过程中，当一个采样拐点离前一个特征点的距离大于T_m时，也被认为是特征点。

5.根据权利要求1所述的基于被动红外反射的动态三维结构捕捉算法，其特征在于：所述步骤4采用实线段按逆时针方向连接提取的特征点来拟合人体轮廓，具体步骤如下：

步骤41、如果apar条带的长宽比接近1.0且其中只有一个标记点，那么该apar条带就是头部，标记点也就是头顶部位的标记点；

步骤42、如果apar条带的长宽比接近1.0且其中没有标记点或有两个标记点，那么该apar条带就是人体的躯干而这两个标记应该是髋部的标记，这些标记点在判定腿部的apar条带时也能识别；

步骤43、如果某个apar条带里面有3个标记点且它邻近的两个apar条带分别是头部和躯干，则该apar条带被认为是手臂，根据它相对于头部的位置来确定是左臂还是右臂，接近apar条带封闭端的标记点是手腕，另一端的是肩膀，在中间的则是肘部；

步骤44、剩下的两个apar条带则是腿，它们中间也有3个标记点。根据它相对于头部的位置来确定是左腿还是右腿，接近apar条带封闭端的标记点是脚踝，另一端的是髋部，在中间的则是膝盖。