發(fā)布時(shí)間：2020-04-06 12:16

【摘要】：隨著圖像傳感器技術(shù)的發(fā)展,基于圖像的人體動(dòng)作分析已成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的熱門課題。人體三維姿態(tài)估計(jì)作為后續(xù)動(dòng)作分析和理解的重要前提,通過(guò)從圖像中估計(jì)人體關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)、旋轉(zhuǎn)角度等參數(shù),對(duì)人體在三維空間中的姿態(tài)進(jìn)行重建,在運(yùn)動(dòng)分析、虛擬現(xiàn)實(shí)、影視制作等領(lǐng)域有著十分可觀的應(yīng)用前景。本文主要研究基于單目視覺的人體三維姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題,該問(wèn)題可分為從圖像中抽取人體二維位姿和利用二維位置坐標(biāo)估計(jì)三維姿態(tài)兩個(gè)步驟,考慮現(xiàn)有二維人體姿態(tài)估計(jì)方案已相對(duì)成熟,因此本文具體針對(duì)已知二維人體位置條件下,人體在空間中深度姿態(tài)信息的重建。人體姿態(tài)在時(shí)間維度上具有較高的連續(xù)性和相關(guān)性,因此本文首先基于人體二維姿態(tài)的時(shí)序數(shù)據(jù),利用Sequence to Sequence框架和LSTM單元,實(shí)現(xiàn)了基于時(shí)間序列的人體三維姿態(tài)估計(jì)模型。之后通過(guò)引入注意力機(jī)制,以及結(jié)合人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的加速度數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn),最終在TotalCapture數(shù)據(jù)集上的平均誤差為39.03 mm,預(yù)測(cè)精度較改進(jìn)前提升6.3%。實(shí)驗(yàn)證明該改進(jìn)能夠有效降低模型的預(yù)測(cè)誤差,并提升模型在人體遠(yuǎn)端節(jié)點(diǎn)上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性嚴(yán)重依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模和覆蓋程度,而現(xiàn)有三維標(biāo)注數(shù)據(jù)集場(chǎng)景和動(dòng)作較為單一,因此本文針對(duì)人體三維姿態(tài)估計(jì)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行研究�；�于生成對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),借助生成器和判別器的競(jìng)爭(zhēng)和博弈,以及三維姿態(tài)和二維成像結(jié)果之間的聯(lián)系,通過(guò)對(duì)人體三維姿態(tài)的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行結(jié)合仰角和平面旋轉(zhuǎn)的隨機(jī)投影,實(shí)現(xiàn)了能夠僅使用二維標(biāo)注數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的無(wú)監(jiān)督模型。同時(shí)為了更直觀的評(píng)估模型效果,本文結(jié)合現(xiàn)有二維姿態(tài)估計(jì)算法,完成了基于單目圖像的人體三維姿態(tài)估計(jì)的模型可視化工作。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文來(lái)進(jìn)行重建，其中 = × ，N 為人體為特征的骨架模型的表示方法將人體和動(dòng)作參數(shù)化模型的分析來(lái)描述人體的運(yùn)動(dòng)，可以精確表示人體因而常用于描述較為精細(xì)的人體運(yùn)動(dòng)[25]，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)為廣泛的應(yīng)用。人體姿態(tài)估計(jì)的任務(wù)即定位圖像或肘部、手腕等，該任務(wù)將圖像中的人體姿態(tài)信息從體動(dòng)作理解和分析等更深層次的問(wèn)題奠定了基礎(chǔ)。姿態(tài)分析而不涉及與周圍環(huán)境的交互，同時(shí)人體在坐標(biāo)系的選取，因此本文主要研究人體在三維空間關(guān)節(jié)點(diǎn)作為人體骨骼結(jié)構(gòu)模型的根節(jié)點(diǎn)后，重建以位姿信息。

MPJPE 作為人體三維姿態(tài)估計(jì)的誤差度量，即計(jì)算每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)值間的歐式空間距離，，并對(duì)其計(jì)算平均值，該種度量方法具有明確的物能夠在空間上直觀的表現(xiàn)出預(yù)測(cè)值與真值之間的誤差，具有較高的可需要特別注意的是 MPJPE 是在每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)與根節(jié)點(diǎn)(通常是骨盆)進(jìn)行后進(jìn)行計(jì)算的。圖像傳感器數(shù)據(jù)及其處理 攝像機(jī)模型及其坐標(biāo)系介紹圖像傳感器的基本原理與人類視覺大體相似，發(fā)射源發(fā)出的光線經(jīng)空被物體反射并通過(guò)透鏡到達(dá)圖像采集器，這種現(xiàn)象被描述為針孔攝像來(lái)自真實(shí)世界的物體的光線通過(guò)攝像機(jī)的針孔，在圖像平面形成倒立方便描述，針孔攝像機(jī)模型改為選用針孔前方的虛擬圖像平面作為參 2-2，虛擬圖像的位置位于稱為光軸的水平線上，光軸與圖像平面的形被稱為投影點(diǎn)，攝像機(jī)的焦距則被定義為圖像平面與針孔即光心的距
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP212

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