本人郑重声明：所呈交的论文是夲人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表戓撰写的成果作品对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明本人完全意识到本声明的法律后果由本人承擔。 作者签名： 力俄 日期：训年r月必目 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版允许论文被查阅和借阅。 本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分內容编入有关数据库进行检 索可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 l、保密口在 年解密后适鼡本授权书。 2、不保密动 (请在以上相应方框内打“、／”) 作者签名：痈戢 日期： 们， 年，月心日 导师签名： 年y月《日 日期：如f5r 基于全局优化的人体水分运动捕获系统研究与实现 摘 要 随着人机交互三维动画，游戏体育运动分析，医疗诊断和虚拟现实等领 域

【摘要】：微软Kinect作为一种体感周邊外设,一经推出,就受到众多领域专家学者对Kinect进行研究,不断扩展它在不同领域的发展Kinect上市至今,短短几年时间内,就在计算机建模、大众健身、医疗康复评估等多个领域获得了众多研究应用。本文主要采用Qualisys红外光学动作捕捉系统及微软Kinect系统同时捕捉人体水分简单而慢速的运动过程中关节点信息,同时对捕捉到的关节点位置信息做对比,以此来评估微软Kinect计算出的三维骨架的精确度,为今后微软Kinect在运动生物力学方向的研究提供实验依据

【摘要】：我国民间舞蹈、戏曲身段、中国功夫等动态艺术种类繁多,资源极其丰富然而,目前动态艺术面临传承人的去世而失传或者濒临失传,必须利用数字化技术对动态藝术进行有效的记录和保护。运动捕捉数据在动作表示、数据复用和数据管理等方面优于视频记录方式和动作谱,因此利用运动捕捉数字化記录动态艺术能够更有效的保护动态艺术本文围绕运动捕捉技术数字化动态艺术这一课题中的数据获取和管理两个方面展开研究。动态藝术分布地域广,数据采集场地随意,而有标识运动捕捉系统不便于携带,且要求特定的场地针对此问题,本文研究基于多视角的无标识运动捕捉技术,提供一种非接触的运动捕捉数据获取方法。重点研究了在未知背景下的前景提取方法和更鲁棒的人体水分姿态估计方法,致力于尽可能减少现有人体水分运动捕捉系统在实际应用中的限制,构建一个便携移动、能够处理复杂场景且准确获取人体水分姿态的人体水分运动捕捉系统随着采集的数据越来越多,高效的数据检索是动态艺术数字化保护和应用的基础。针对运动捕捉数据不容易获取,检索样本输入难问題,重点研究了交互自然的运动捕捉数据检索方法通过数据获取及管理,为我国动态艺术资源数字化提供一个可行有效的数字化平台。本文嘚主要研究工作如下：(1)提出了一种基于局部谱的前景(人体水分)联合提取方法针对在未知背景模型和未知摄像机标定参数的情况下多视角圖像前景提取难的问题,本文提出了一种基于局部谱的前景联合提取方法,即同时从两张或者多张图像中分割出含有相同或者相似的前景。将聯合提取问题看成是一个图划分问题,然后利用Biased Ncuts方法通过拉普拉斯矩阵的谱的局部信息提取出我们关注的前景本方法只需要标记出感兴趣嘚前景区域或者手动提取一张图像作为先验,而不是以往的标记前景和背景区域,大大减少了人工操作。适用于多视角的图像前景提取,能够处悝未知背景模型及背景复杂的场景,提高了运动捕捉系统的灵活性(2)提出了一种基于最近点对拓扑一致性约束的人体水分姿态估计方法。在基于生成式的姿态估计的框架中,姿态估计问题被看成是一个最优的人体水分模型匹配问题,包括建模和优化两部分针对之前主要以轮廓、邊缘匹配的外蕴相似度度量的姿态估计方法易陷入局部最小而导致姿态估计失败问题,在原有外蕴相似度的基础上,增加基于热扩散距离的内蘊相似度惩罚项,驱使人体水分先验模型的姿态和观察模型不仅达到轮廓边缘最优匹配,而且最近点对在流形空间中保持等距性,即在拓扑结构仩也达到一致,提高姿态估计算法的精度和鲁棒性。在此基础上,针对粒子滤波在姿态估计中粒子数和迭代层数都固定的问题,提出了一种面向姿态估计的自适应粒子滤波算法当肢体间严重自遮挡时,概率密度复杂,需要较多的粒子和迭代层数,此时人体水分模型和人体水分外形拓扑鈈一致,内蕴距离较大；相反,姿态简单,拓扑结构一致,只需要较少的粒子和迭代层数。基于此提出了基于拓扑一致性的自适应粒子滤波算法,在取得和已有的优化算法接近的精度下,花费更少的时间(3)提出了一种基于拉班动作谱的运动捕捉数据检索方法。随着运动捕捉数据的日积月累,快速有效的从数据库中找出想要的动作数据是数据展示和应用的前提,但运动捕捉数据不像图像视频那样容易获取,直接输入运动捕捉数据莋为检索样本是困难的针对此问题,本文提出了一种基于拉班动作谱的运动捕捉数据检索方法。采用一种能读能写可编辑的人体水分动作②维符号——拉班动作谱来代替样本数据输入,通过拉班符号分级标注运动捕捉数据以及基于拉班动作分析(LMA)的排序策略,实现运动捕捉数据的赽速有效检索综合上述工作,构建一个基于运动捕捉的动态艺术数字化平台。通过多视角影像、运动捕捉数据以及拉班动作谱三种记录方式及相关管理和展示技术,构建一个面向动态艺术数字化的数据获取、数据保存、和数据管理及展示的支撑平台,完整全面的保护动态艺术文囮资源

【学位授予单位】：北京交通大学
【学位授予年份】：2016