[发明专利]一种三维轨迹数据的异常值处理方法及光学动作捕捉方法

说明书

一种三维轨迹数据的异常值处理方法及光学动作捕捉方法，其中请求保护的异常值处理方法包括输入步骤、判断步骤、处理步骤、输出步骤等环节，请求保护的光学动作捕捉方法包括获取测量点二维图像、计算三维轨迹数据、三维轨迹数据异常值处理等环节。由于提供了三维轨迹数据的异常值处理方法，使得光学动作捕捉系统能够消除三维轨迹数据中一些不期望的三维数据，从而避免捕捉环境变化所带来的测量误差，也有助于提高测量对象的定位精度。由于处理方法中均采用了较为简单的判断逻辑和数据类型，避免了现有异常值处理方法中存在的判断条件苛刻、数据类型严格标准化的问题，有利于简化异常值处理算法，提升光学动作捕捉系统的工作效率。

技术领域

本发明涉及运动捕捉技术，具体涉及一种三维轨迹数据的异常值处理方法及光学动作捕捉方法。

背景技术

运动捕捉技术(Motion capture，简称Mocap)是指在运动物体的关键部位设置跟踪器，由动捕系统捕捉跟踪器位置，再经过计算机处理后得到三维空间坐标的数据。当三维空间坐标数据被计算机识别后，可以应用在动画制作、步态分析、生物力学、人机工程等领域。特别是在电影特效领域，将多个摄影机捕捉到的真人影像换为数字模型，捕捉并记录演员表演时的动作，然后把这些动作同步到电脑中的虚拟角色上，使虚拟角色的动作和真人毫无差别，以达到逼真、自然的效果。

目前，光学式动作捕捉凭借着采集精度高、可实时反馈等优势已成为运动捕捉技术中的重要研究分支。常见的光学式运动捕捉大多基于计算机视觉原理，从理论上说，对于空间中的一个点，只要它能同时为两部相机所见，则根据同一时刻两部相机所拍摄的图像和相机参数，可以确定这一时刻该点在空间中的位置，而当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的三维运动轨迹。凭借该技术发展的光学式动捕系统已在游戏和电影领域广泛应用，通过对目标上特定光点(比如捕捉球或反光标记点)的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务，由于每一个光点都对应一个捕捉目标的特殊部位，所以光点的移动就可以映射成为目标的分段位移，甚至是结构非常复杂的目标(比如人体)的运动形态，在高光点数量、高定位精度的基础下，也能够构建出目标物每一个细致关节的移动。

采用标记点的光学动作捕捉系统往往包括光学标记点(也可称为marker)、动作捕捉相机(简称动捕相机)、信号传输设备、数据处理中心等功能单元。当运动物体粘贴上标记点并运动时，多个动捕相机会从不同角度同时拍摄运动物体，获取其上标记点的图像，并将拍摄到的图像进行预处理，获取标记点的二维位置信息；于此同时，信号传输设备将标记点的二维位置信息实时地传输至数据处理中心，数据处理中心将根据预设的算法(如立体视觉匹配算法等)计算出标记点的三维空间坐标，从而获得运动物体的运动轨迹，实现运动物体的空间定位。

在光学动作捕捉过程中，动捕相机在拍摄标记点的图像时，若捕捉环境发生变化，则会对标记点的三维空间坐标的定位精度造成影响。例如，当捕捉环境突然出现强光、其它物体突然加入、遮挡等情形时，计算出的标记点的三维空间坐标则会出现异常值，如果不对这些出现的异常值进行处理，则最终会影响运动物体的定位精度。

当前，在对标记点运动过程形成的三维轨迹数据中的异常值进行处理时，常用的做法是线性差值，该种方法简单实用，当存在大量非异常信息损失的情形；另一种做法是矩阵降维，该种方法对处理的标记点的来源有具体要求，要求运动物体必须全身配置大量的标记点，并要求由标记点的点云构成的矩阵是非满秩的，致使应用条件较为苛刻；还有字典学习的方法，该种方法要求事先预备一个标准的数据库然后才能进行数据处理，该方法则存在算法处理过程比较耗时的问题。

发明内容

有鉴于此，为克服上述光学动作捕捉应用中三维轨迹数据的异常值处理方法的不足，本申请提供一种三维轨迹数据的异常值处理方法及光学动作捕捉方法。

根据第一方面，一种实施例中提供一种三维轨迹数据的异常值处理方法，包括以下步骤：

输入步骤：输入一测量对象的三维轨迹数据，所述三维轨迹数据包括所述测量对象在运动过程中的多个三维数据；