非刚体三维运动参数估计：MRF与神经网络方法

本篇硕士学位论文《人工智能-基于MRF和神经网络的三维运动参数估计》由浙江理工大学的胡海燕撰写，针对计算机视觉中的关键问题——非刚体运动分析进行深入探讨。论文旨在解决现实世界中非刚体运动物体的运动参数估计难题，这在早期的刚体运动研究基础上显得尤为重要，因为非刚体假设并不适用于所有动态场景。 论文首先概述了当前非刚体运动分析领域的国内外研究现状，强调了其研究难点，并在此基础上提出了创新的算法思路，为后续研究奠定了基础。作者系统地阐述了三维运动分析的基本概念，包括三维运动的描述方法和常用分析技术，如对比不同的描述方式和方法。 核心部分，论文提出了基于Markov随机场（MRF）的三维运动估计方法。通过建立MRF模型与特征点运动估计的联系，构建了能够体现三维运动参数之间约束关系的能量函数。利用模拟退火算法优化模型，最终得到运动参数以及各特征点的精确三维坐标。 接着，作者引入神经网络技术，提出了运动聚类算法。通过介绍特征点与区域三角形的概念，设计了一种符合特定约束条件的神经网络架构。论文详细讨论了神经网络权值和初始值的设置策略，并提供了神经网络收敛性的理论证明。 论文进一步将MRF和神经网络结合起来，提出了一种实时修正邻域系的方法，从而构建了一个完整的非刚体三维运动估计理论框架。论文通过模拟实验和实际的布料运动分析实验验证了所提算法的有效性和准确性，证明了这种方法在实际应用中的可行性。 关键词包括运动参数估计、Markov随机场、模拟退火算法、神经网络以及邻域系，这些技术的结合体现了作者对前沿AI技术在计算机视觉领域中的深入理解和创新应用。整个论文不仅展示了理论研究，还具有很强的实践价值，对于推动非刚体运动分析的进一步发展具有重要意义。