[发明专利]基于体素的三维人体运动跟踪方法

摘要

一种基于体素的三维人体运动跟踪方法。其步骤如下：(1)输入多视点图像序列，使用基于可视外壳的体素建模方法，得到人体的三维体素的集合，即体素模型；(2)对三维体素模型进行距离变换，得到三维距离场中局部极大点的体素的集合，即关键体素点集合；(3)初始化人体骨架模型：定义骨架模型以及参数，并初始化人体骨架模型中骨架线段的长度；(4)规定初始帧为特定的人体姿态，即正向站立、双臂水平伸开且平行于世界坐标系的X轴或Y轴，计算初始帧骨架参数；(5)根据人体骨架模型，以及前一帧骨架参数，计算关键体素点集合中所有点到人体骨架模型的距离平方之和，采用Levenberg-Marquardt算法(LM算法)迭代优化骨架参数使得距离平方和达到最小，从而达到人体运动跟踪的目的。本发明实现了多视点图像下三维人体运动跟踪，无需标记点，能够自动初始化人体骨架模型，从而解决因个体体形差异等造成的跟踪不准确的问题，并利用时间相关性保证了三维人体运动跟踪的快速与稳定性。

主权项

一种基于体素的三维人体运动跟踪方法，包括以下步骤：(1)体素建模：使用基于可视外壳的体素建模方法，从多视点的图像序列重建出人体体素模型；(2)求解关键体素点集合：对所述人体体素模型进行三维距离变换，得到三维距离场，并定位出距离场中局部极大点的体素点，即关键体素点；(3)初始化人体骨架模型：定义人体骨架模型，包括9个关节点和12条骨架线段，并根据初始帧的体素模型自动初始化人体骨架模型中骨架线段的长度；(4)求解初始帧骨架参数：规定初始帧为特定的人体姿态，即正向站立、双臂水平伸开且平行于世界坐标系的X轴或Y轴，并求解初始帧骨架参数；(5)求解后续帧骨架参数：根据人体骨架模型，以及前一帧骨架参数，使用Levenberg-Marquard算法迭代优化当前帧的骨架参数，使得关键体素点集合中所有点到人体骨架模型的距离平方之和达到最小值。