深度图与三维模型融合的人体运动精确捕获技术

"该文提出了一种融合深度图和三维模型的人体运动捕获方法，通过Kinect采集深度图像，去除背景，提取轮廓信息，并建立轮廓数据库和骨架三维模型数据库。利用动态时间规整（DTW）进行动作匹配，输出精确的动作捕获结果。这种方法在实验中证明了其有效性和可行性。" 在当前的运动捕获技术中，存在一些挑战，如准确性、实时性和鲁棒性。为了克服这些缺点，研究者提出了一种创新的方法，将深度图像处理和三维模型相结合，用于人体运动捕获。这种方法的核心是利用微软的Kinect设备来获取深度图像，Kinect能够提供对人体空间位置的精确测量，尤其是在复杂的背景环境下。 首先，通过对深度图像进行预处理，去除背景干扰，这一步通常包括背景建模和前景提取。接着，提取图像中的轮廓信息，这些轮廓包含了人体的关键部位，如关节和身体边缘。这些轮廓信息被存储到轮廓数据库中，作为后续匹配的基础。 随后，从深度图像中进一步提取出三维人体骨架，构建骨架三维模型数据库。这个过程可能涉及到关键点检测和骨架结构重建，以便更好地捕捉和理解人体运动的三维信息。 当有新的深度图动作序列输入时，系统会对其进行去背景和轮廓特征提取，然后与轮廓数据库中的轮廓进行匹配。这里采用动态时间规整（DTW）算法，这是一种用于序列匹配的有效方法，特别适合于不同长度序列之间的比较。DTW可以找到两个序列之间的最佳对应关系，即使它们的步调不完全一致。通过计算最小距离，可以确定最匹配的轮廓序列，从而输出相应的骨架序列，作为动作捕获的结果。 实验结果表明，这种融合深度图和三维模型的运动捕获方法具有较高的精度和可靠性，能有效地捕捉和再现人体的各种动作。这种方法不仅提高了运动捕获的准确性，还降低了对复杂环境的依赖，对于运动分析、虚拟现实、游戏开发等领域具有重要的应用价值。 该研究通过结合深度图像处理技术与三维模型，提供了一种高效且精确的人体运动捕获方案，对于运动捕获技术的发展和相关领域的应用具有积极的推动作用。