高晶 陳曉臻

摘 要： 為了提高人物動作的三維虛擬重構(gòu)和識別能力，需進(jìn)行人物動作的特征提取和捕捉，故提出基于AR動態(tài)圖像的人物動作捕捉技術(shù)。采用三維動態(tài)跟蹤識別方法進(jìn)行人物動作的動態(tài)圖像特征提取，利用AR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行人物動態(tài)圖像的包絡(luò)輪廓分割，繪制反應(yīng)人物動作特征的灰度直方圖，結(jié)合Harris角點(diǎn)跟蹤檢測方法進(jìn)行人物動作捕捉，實(shí)現(xiàn)人物動態(tài)圖像三維虛擬成像重構(gòu)和動作的實(shí)時(shí)捕捉。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行人物動作捕捉的動態(tài)特征匹配能力較好，對動態(tài)特征點(diǎn)的檢測性能較高，具有較好的人物動態(tài)圖像虛擬重構(gòu)和識別能力。

關(guān)鍵詞： AR動態(tài)圖像； 人物動作； 輪廓分割； 特征提?。?識別能力； 檢測方法

中圖分類號： TN911.73?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）08?0144?03

Abstract： To improve the 3D virtual reconstruction and recognition capability of character actions， feature extraction and capture of character actions need to be performed. Therefore， a character action capture technology based on AR dynamic images is proposed. The 3D dynamic tracking recognition method is adopted to extract dynamic image features of character actions. The AR virtual reality technology is used to segment the envelope contour of characters′ dynamic images and draw the gray histogram which reflects action features of characters. The Harris corner tracking detection method is combined to capture character actions and realize 3D virtual image reconstruction and real?time action capture of characters′ dynamic images. The simulation results show that the method for capturing character actions has good dynamic feature matching capability， good dynamic feature point detection performance， and good virtual reconstruction and recognition capability of characters′ dynamic images.

Keywords： AR dynamic image； character action； contour segmentation； feature extraction； recognition capability； detection method

0 引 言

隨著虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)圖像處理基礎(chǔ)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)識別、特征分析和動態(tài)圖像重構(gòu)等領(lǐng)域。其采用虛擬現(xiàn)實(shí)成像技術(shù)進(jìn)行人物的動態(tài)圖像重建和動作識別，結(jié)合人體的動態(tài)特征圖進(jìn)行特征分析，實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動人物動作的三維模擬跟蹤；通過對人物動作的實(shí)時(shí)捕捉，結(jié)合模式識別和智能特征提取技術(shù)，進(jìn)行人物動作識別；通過動作捕捉和識別結(jié)果進(jìn)行人體的動態(tài)特性分析[1]。相關(guān)的人物動態(tài)特征分析技術(shù)在體育訓(xùn)練、視頻動態(tài)監(jiān)測以及刑事偵查等領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用價(jià)值。

傳統(tǒng)方法中，對運(yùn)動人物動作捕捉和圖像識別技術(shù)主要采用三維動態(tài)流形向量跟蹤識別方法提取運(yùn)動人體的邊緣輪廓特征，結(jié)合自適應(yīng)角點(diǎn)檢測和圖像分割技術(shù)進(jìn)行人體動作識別。主要的動作捕捉方法有于LLE檢測方法和支持向量機(jī)算法（SVM）等[2]。文獻(xiàn)[3]提出基于直方圖分布特征模糊學(xué)習(xí)的人物動作三維動態(tài)跟蹤識別方法，結(jié)合三維動作流形特征進(jìn)行人物圖像的動態(tài)特征分析，實(shí)現(xiàn)人物動作捕捉，但該方法存在計(jì)算開銷大，對人物動作捕捉的實(shí)時(shí)性不好的問題。針對上述問題，本文提出基于AR動態(tài)圖像的人物動作捕捉技術(shù)。

采用三維動態(tài)跟蹤識別方法進(jìn)行人物動作的動態(tài)圖像特征提取，利用AR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行人物動態(tài)圖像的包絡(luò)輪廓分割，實(shí)現(xiàn)人物動作捕捉優(yōu)化，最后進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，展示了本文方法在提高人物動作捕捉能力方面的優(yōu)越性能。

1 人物動作圖像的VR成像預(yù)處理

1.1 人物動作圖像的三維動作流形分析

為了實(shí)現(xiàn)對人物動作實(shí)時(shí)捕捉和動態(tài)圖像重構(gòu)，首先采用實(shí)時(shí)圖像采集方法進(jìn)行人物動態(tài)圖像采集，提取動態(tài)人物圖像的三維動作流形矢量，對訓(xùn)練動作特征點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)匹配，具體的流程圖如圖1所示。

結(jié)合三維動作特征點(diǎn)的流形分割方法，得到人物動作重構(gòu)的動態(tài)特征量[f（z）]，在人物動態(tài)成像的成像區(qū)域進(jìn)行三維動作流形分解，得到人物動作的實(shí)時(shí)捕捉先驗(yàn)信息。由此得到人物動作重構(gòu)的動態(tài)特征量為：

1.2 三維動態(tài)跟蹤識別

采用三維動態(tài)跟蹤識別方法進(jìn)行人物動作的動態(tài)圖像特征提取，對采集的人物動態(tài)圖像進(jìn)行動作特征點(diǎn)定位，在邊緣幀不變的約束條件下，采用AR虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行人物動態(tài)圖像的包絡(luò)輪廓分割[4?5]。在人體動態(tài)變化下，得到動作向量的集合描述。在仿射不變區(qū)域內(nèi)，根據(jù)人體的動作特征進(jìn)行動態(tài)圖像的AR重構(gòu)，得到灰度像素范圍區(qū)域中的人體動作特征捕捉的銜接動作向量，人物動態(tài)跟蹤識別的動態(tài)特征函數(shù)為：

2 人物動作捕捉實(shí)現(xiàn)

在采用三維動態(tài)跟蹤識別方法進(jìn)行人物動作的動態(tài)圖像特征提取的基礎(chǔ)上，進(jìn)行人物動作捕捉算法優(yōu)化設(shè)計(jì)[6?7]。本文提出基于AR動態(tài)圖像的人物動作捕捉技術(shù)，對人物動作三維動態(tài)圖像分割和塊匹配，得到人物動作的AR基分量。根據(jù)圖像像素跟蹤點(diǎn)進(jìn)行人物動態(tài)圖像的角點(diǎn)檢測[8]，得到人物AR動態(tài)圖像的三維動作捕捉分析圖如圖2所示。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

AR動態(tài)圖像的人物動作捕捉仿真實(shí)驗(yàn)建立在Matlab 7仿真軟件上，采用L3G4200D動態(tài)成像儀進(jìn)行人物動態(tài)圖像采集。圖像像素點(diǎn)采樣的跟蹤偏移量設(shè)定為0.024 mm，徑向偏差設(shè)定為0.125，人物動態(tài)圖像的分塊大小為[256×256×224，]動態(tài)特征點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)為0.45，灰度像素值為124，歸一化相關(guān)系數(shù)值[ω=]0.23，人體動態(tài)特征點(diǎn)定位的標(biāo)準(zhǔn)誤差系數(shù)為[a]=0.58。根據(jù)上述仿真參量設(shè)定，進(jìn)行人體動態(tài)特征點(diǎn)檢測，得到檢測結(jié)果如圖3所示。

分析圖4得知，本文方法進(jìn)行人物動作捕捉的動態(tài)特征匹配能力較好。為了對比算法性能，采用本文方法和傳統(tǒng)方法測試人物動作捕捉的準(zhǔn)確性對比結(jié)果，如圖5所示。分析圖5得知，采用本文方法進(jìn)行人物動作捕捉的準(zhǔn)確性較高，對動態(tài)特征點(diǎn)的檢測性能較高。

4 結(jié) 語

本文提出基于AR動態(tài)圖像的人物動作捕捉技術(shù)，其采用三維動態(tài)跟蹤識別方法進(jìn)行人物動作的動態(tài)圖像特征提取，利用AR虛擬重構(gòu)技術(shù)進(jìn)行人物動態(tài)重建，結(jié)合Harris角點(diǎn)跟蹤檢測方法進(jìn)行人物動作捕捉，實(shí)現(xiàn)人物動態(tài)圖像的動作實(shí)時(shí)捕捉。研究表明，本文方法在進(jìn)行人物動態(tài)圖像動作捕捉時(shí)準(zhǔn)確性較好，識別能力較高。

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