人体运动检测中的标志点识别算法

人体运动检测中的标志点识别算法
人体运动检测中的标志点识别算法

图像分割中阴影去除算法的研究

国内图书分类号:TN911.73 国际图书分类号:621.3 工学硕士学位论文 图像分割中阴影去除算法的研究 硕士研究生:王宏 导师:关宇东 副教授 申请学位级别:工学硕士 学科、专业:信息与通信工程 所在单位:电子与信息技术研究院 答辩日期:2008年7月 授予学位单位:哈尔滨工业大学

Classified Index: TN911.73 U.D.C.: 621.3 Dissertation for the Master Degree in Engineering RESEARCH ON REMOV AL ALGORITHM OF SHADOWS IN IMAGE SEGMENTATION Candidate:Wang Hong Supervisor:Associate Prof. Guan Yudong Academic Degree Applied for:Master of Engineering Specialty:Information and Communication Engineering Affiliation:School of Electronics and Information Technology Date of Defence:July, 2008 Degree-Conferring-Institution:Harbin Institute of Technology

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 摘要 随着计算机技术的飞速发展数字图像处理技术也得到了快速发展,人们越来越追求更高的图像效果。然而在成像过程中受到许多不可避免的因素影响,图像出现了降质现象。图像阴影就是图像一个典型的降质现象,它的存在直接影响了图像匹配的精度、模式识别的准确度以及目标提取的自动化程度,使智能视频监控系统中后续的目标跟踪、识别等工作的出错率大大增加。因此,阴影消除对于提升智能视频监控系统的工作性能很有必要。 本文针对大多数分割算法输出目标携带阴影的问题,分析了阴影形成的原理和光学属性,构造阴影形成的光照模型。从阴影相关理论出发利用数字图像处理的相关理论和信息论的有关知识,设计了三种有效的去除阴影的算法。三种算法各有其特点,各有其适合处理的图像,结合起来实现自适应去除阴影的算法。 论文在绪论中阐述了课题的背景、意义、来源以及国内外现状,明确了研究的主要目的。第一章中研究了阴影的相关理论,其是阴影去除的重要依据,根据其做了如下工作。 首先根据图像处理的直方图原理和聚类技术,提出了基于直方图和聚类技术去除阴影的算法,此方法实现了多个目标的阴影去除。利用直方图的相关知识能够确定目标的个数,目标的大概宽度、边界,阴影的方向,阴影的大致区域;结合灰度图像的聚类分析得到精确的阴影区域,实现了单个或者多个目标阴影的去除。 其次利用阴影颜色和纹理不变的光学属性,建立了基于色度畸变和局部交叉熵去除阴影的算法。在RGB彩色空间运用颜色矢量计算阴影与对应背景颜色变化的角度,即色度畸变角,通过阈值确定阴影区域。利用信息论中的交叉熵进一步区分目标与阴影。色度畸变和交叉熵的结合,能够有效地去除分割目标的阴影。 再次根据阴影区域灰度连续、平坦的特点,设计了基于多梯度分析和线扫描去除阴影的算法。梯度体现了灰度的变化,灰度变化越剧烈梯度越大,线扫描可以检测出一个像素宽度的线。梯度可以检测出灰度连续的阴影区域,线扫面可以去除连续区域面积小的非阴影区域,两者结合进而实现了去除阴影的目的。

运动目标检测光流法

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动,它可以反映视频相邻帧之间的运动信息,因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强,再加上其中有丰富的图像处理函数,所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序,运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理,画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量,因此可以反映相邻帧之间的运动,分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字:光流法;Horn-Schunck算法;matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理,就是用数字计算机及其他有关数字技术,对图像进行处理,以达到预期的目的。随着计算机的发展,图像处理技术在许多领域得到了广泛应用,数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后,进行的综合性训练课程,其目的是:使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法;增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力;尝试所学的内容解决实际工程问题,培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分,近些年来,随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高,动态图像处理技术日益受到人们的青睞,并且取得了丰硕的成果,广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此,基于光流法,实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志,初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度,它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”,即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

人体运动的检测和识别研究

模式识别中文核心期刊《微计算机信息》(测控自动'f:.15)2008年第24卷第2-1期文章编号:1008—0570(2008)02…1021002 人体运动的检测和识别研究 StudyonDetectionandIdentificationofHumanMovement (北京榭吏大学)宋修雷王志良 SONGXIULEIWANGZHILIANG 摘要:本文针对人体运动视觉分析中的行为理解和分析等高层视觉问题进行分析,研究了一种静止摄像机条件下的行为理解和分析的算法,它以运动序列中的关键帧为基础,针对关键帧提取人体的骨架信息,然后通过Hu不变矩来提取特征,最后组成特征向量,通过对HMM模型的训练来识别特定运动序列的语义。 关键词:运动识别:计算机视觉;I-EVllM 中图分类号:TP391.4文献标识码:A Abstract:Thispaperfocusesonvisualanalysisofhumanmovementandtheunderstandingofhighlevelvisualproblems.Itgivesanalgorismtocomprehend andanalysispeopleSmovementifthecameraisnotmoved.Wepresentanalgorithmbasedonkeyframes,thistechniquecanbemoreeffectiveintheoriginalsequencebyreducingtheinterferenceofdetectionandidentification. Keywords:movementidentification,computervision,HMM 1引言 计算机视觉是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支.它研究的主要内容是怎样利用各种成像系统代替视觉器官作为信号输入手段,用计算机代替大脑完成对信息的处理和解释。计算机视觉的最终研究目标,就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界。 运动物体的检测、跟踪和行为的理解与描述是计算机视觉领域的一个重要课题。也是计算机能否象人那样通过视觉观察和理解世界的关键所在。目前在运动物体检测领域,国内外有关这方面的研究很多,但是目前的许多方法都受到了一定条件的局限性。比如我们在使用背景差对运动目标进行检测时,发现了这种方法受光线亮度变化的影响很大,同时当背景中有物体移人或移出时.这种方法检测的效果正确性受到很大影响。对行为的理解与描述国内外的文献相对较少。可以说是一个比检测和跟踪更加困难的研究领域。针对这些问题,我们提出一种能够在简单背景下对人体行为进行理解和描述的方法。该方法将运动的检测、跟踪和行为的理解和描述联系到一起,使两者相辅相成。解决了两者分离情况下研究中的难点问题。 2关键帧算法 直接比较的人体的运动来识别运动的语义是不可能的,因为人体区域随着肢体的摆动而呈现非刚性的变化。这里我们对运动序列进行分解,原则是提取运动序列中的关键帧进行分析。关键帧的定义是在运动方向发生变化的时刻对应的图像帧。从运动中来看,运动方向发生变化的时刻,必定是序列图像在水平或者是垂直方向的投影在时间轴上出现了极值。所以我们就可 宋修雷:硕士研究生 基金项目:本论文得到国家自然科学基金(N0.60573059)、 北京市“现代信息科学与网络技术”重点实验室基金 (No.TDXX0503)和北京科技大学重点基金的支持以根据这条规则来从运动序列中提取关键帧。一个完整的具有具体语义的运动序列可以由一个相对应的关键帧序列来表示。 通过关键帧的方法完成了对运动序列的第一次特征提取。图1是对关键帧提取的一个示例。图2是一个行走运动序列的关键帧表示。 图1关键帧的提取 彳彳kk 图2行走运动序列的关键帧表示 3特征提取 3.1骨架算法 首先要从待处理的序列图像中抽取出目标人体的轮廓,获 一210—360元,年邮局订阅号:82-946  万方数据

一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法

一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法 摘要:针对目前运动目标检测算法中常将阴影误检为前景目标的问题,提出一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法。基于Phong物体光照模型,我们对场景中象素的亮度值进行分析,通过定义一个亮度相对变化量,推导出他在整个阴影区域是比较稳定的,所以在一个(5×5)的模板上用协方差来衡量这种稳定性,从而得到第一个阴影判决式。又推导出阴影区域亮度相对变化量随时间的变化保持相对稳定,设计一个滤波模板来增大目标区域的不稳定性,从而得到第二个阴影判决式。最后结合以上二个阴影判决式进行阴影检测,并对实验结果进行定性和定量的评估。与前人提出算法比较,本文提出的算法在阴影检测率和区分率等方面都得到了提高,具有较强的鲁棒性。 关键词:Phong光照模型;阴影检测;运动目标检测;智能监控 中图分类号:TP391 文献标识码:B 文章编号:1004373X(2008)0512404 A Shadow Detection Algorithm Based on Phong Lighting and Radiosity Model

WU Liang,ZHOU Dongxiang,LIANG Hua,CAI Xuanping (School of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha,410073,China) Abstract:Focusing on the problem that shadows cast by moving objects are detected incorrectly as foreground targets by most of the current moving objects detection algorithm,a method of shadow detection based on the Phong lighting and radiosity model is proposed.Based on the Phong model,we analyze the brightness of pixels in image sequences,the Relative Change of Brightness (RCB) in shadowed regions is proved to be more stable than moving objects regions,it is measured by the covariance of RCB of pixels on a template (5*5) so as to acquire the first discriminant.As the RCB in shadowed regions is stable in image sequences,a filter template is designed to make the RCB more unstable in regions of moving objects,so the second discriminant is presented.Shadow detection is carried out by fusing the two discriminant formulas described above,experimental results are evaluated quantitatively and qualitatively,and show that our method is robust and offers more advantage over other algorithms presented previously on

基于视频的运动人体检测技术研究

基于视频的运动人体检测技术研究 摘要在视频监控领域中,快速准确地检测出运动人体,是后续进行运动分析的初级处理。本文将单摄像头拍摄的视频流,首先转换成静止的图像帧,通过MATLAB利用中值法进行背景模型的重建,背景减除来进行运动目标检测,并通过图像后处理技术,将运动人体快速准确地检测出来。通过对公共视频数据库及自拍视频的检测实验,均得到了较理想的运动人体图像,证明了该技术的可行性。 关键词视频序列;运动人体;MATLAB;目标检测 前言 当今社会,智能视频监控已分布到各行各业,是安全防范系统的重要组成部分。运动人体的检测是视频监控系统进行运动分析的最底层,是后续进行各种高级处理如目标分类、行为理解等的基础。本文以视频监控系统的应用为目的,将单摄像头拍摄的彩色视频流,首先转换成静止的图像帧,通过MATLAB利用中值法进行背景模型的重建,背景减除来进行运动目标检测,并通过图像后处理技术,检测到了较理想的运动人体图像。 1 运动目标检测 背景减除是当前最简单也是最常用的一种检测方法。该方法通过将当前图像帧与背景图像的灰度值直接进行相减操作,并将得到的差值与某一阈值T进行比较,大于阈值T的即被认定为是目标点,赋值为1;反之,认定为是背景点,赋值为0,进而检测出运动人体目标。 1.1 中值法背景建模 根据视频序列的特点,在时间序列上,运动人体经过视频图像上某一位置的时间是非常短暂的,大部分时间在该位置上显示的都是背景图像,因此本文利用中值法[1-2]来进行背景模型的重新建立,该方法能够利用图像序列中的一部分图像重新构造出精确的背景图像。其思想就是将图像序列中的部分图像按照其中像素的顺序进行排列,然后选出中间的像素值以此作为背景图像中对应位置处的像素值,遍历图像序列中所有的像素,即可以获得精确的背景图像。 1.2 差分及二值化 采用前述的背景减除法对图像进行差分操作,得到的差分结果为灰度图像,而在后续的处理过程中,用到更多的是二值化图像。将灰度图像进行二值化的常用方法是阈值分割法,其中阈值的选取至关重要。 根据阈值选取的不同一般分为局部阈值算法和全局阈值算法。全局阈值算法

人体的运动系统

人体的运动系统 一、教学要求: 1、使学生知道运动系统由骨、骨骼肌、骨连结组成,了解人体的各种动作都是由肌肉 牵动骨骼完成,骨骼还具有支撑身体、保护内脏的功能。 2、使学生懂得什么是骨折,简单了解骨折后的应急办法。 3、传授给学生运动保健的知识,教育学生养成良好的行为习惯,改掉挑食、偏食的毛 病。 二、教学重点与难点: 教学重点:教给学生保健方法。 教学难点:指导学生学会一些应急方法(如骨折、脱臼后的注意事项)。 三、课前准备: 人体骨骼模型或挂图,人体肌肉挂图,夹板、绷带等。 四、教学时间: 一课时 五:教学过程: 1、由日常平时会做哪些运动? (学生回答) 师:刚才大家说的运动,是我们身体的运动系统在发挥作用。 2、介绍运动系统及其作用 ①介绍运动系统的组成。 师:你们知道人的运动系统包括哪些部分吗? 生:包括骨、骨骼肌和骨连结。 师:(出示人体骨骼模型或挂图,人体肌肉挂图)对!人的运动系统由骨、骨骼肌和骨连结组成。(指示图上的关节处)运动系统中的骨连结主要是关节。(请学生分别触摸各自的肘关节、膝关节及其周围的肌肉、骨) ②说明运动系统的作用。 师:吃饭、走路、弯腰时,各有哪些骨、肌肉、关节在运动? (学生回答) 师;人的各种动作都是由肌肉牵动而完成的。 ③解说骨骼的支撑、保护作用。 师:运动系统的作用不只是运动,比如说,人的骨骼把整个人的身体各部分都支撑、悬挂起来,如果没有骨骼会怎样?骨骼还有什么作用? (学生思考、回答。教师确认骨骼有支撑作用) 师:人脑外部包裹着头骨,这时的骨骼又起了什么作用? 生:有保护大脑的作用。 师:综合来看,人的运动系统除了能使人运动外,还有着支撑身体和保护内脏器官的作用,因此我们必须注重运动系统的保健。 3、引导学生了解 ①教育学生注重运动系统的保健。 师:你们见过驼背、斜肩、罗圈腿、鸡胸的人吗?他们是怎样的?你觉得这样对他们的身体、行动有利吗? (学生回答) 师:你们知道他们为什么会变成这样的吗?

运动目标检测方法总结报告

摘要 由于计算机技术的迅猛发展,使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能,更成为一种需要。同时,基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。因此提取和视频中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。运动目标提取和检测作为视频和图像处理领域的重要研究领域,有很强的研究和应用价值。运动检测就是将运动目标从含有背景的图像中分离出来,如果仅仅依靠一种检测算法,难以从复杂的自然图像序列中完整地检测出运动的目标。较高的检测精度和效率十分重要,因此融合多种检测方法的研究越来越受到重视。本文介绍了几种国内外文献中的经典的视频运动目标的检测和提取算法,并对各种方法进行了评价和总结。首先介绍了基本的运动目标检测的基本知识和理论,然后介绍了基本的几种目标检测方法及其各种改进方法。对今后的运动目标检测提取的相关研究提供一定的参考。 关键词:运动目标检测光流法帧差法背景建模方法

ABSTRACT Because of the rapid development of computer technology, it is possible to access, operate and retrieve the video information based on the content of the video. At the same time, based on the content of the video coding standard MPEG-4 and content-based video description standard MPEG-7 is developing and improving. Therefore, it is an urgent problem to be solved in the extraction and video. Moving object extraction and detection is a very important field of video and image processing, and has a strong research and application value. Motion detection is to separate moving objects from the image containing background, if only rely on a detection algorithm, it is difficult to from a complex natural image sequences to detect moving target. Higher detection accuracy and efficiency are very important, so the study of the fusion of multiple detection methods is becoming more and more important. In this paper, the detection and extraction algorithms of the classical video moving objects in the domestic and foreign literatures are introduced, and the methods are evaluated and summarized. Firstly, the basic knowledge and theory of basic moving target detection is introduced, and then the basic method of target detection is introduced. To provide a reference for the research on the extraction of moving target detection in the future. Keywords: Visual tracking Optical flow method Frame Difference Background modeling method

人体行为识别技术

人体行为识别技术 在计算机视觉领域中,人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题,在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实,智能家居,智能安防,运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程:数据图像预处理,运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题,即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现:人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。 特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上,从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态;行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配,判断当前的动作处于哪种行为模型;高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识,识别复杂行为,实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用 从应用领域的分类来讲,可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域: ①智能监控 这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过 运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造

成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动,并对其行为进行分析和识别,跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地,以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实 跟踪现实世界人的姿态,从而创建一个虚拟的仿真场景,实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口 指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入,从而实现人与计算机之间的智能交互。此外,通过对手势语言的理解,还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析 人体运动分析可以运用于基于容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中,提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度,等等),通过分析这些信息,可以为运动员的训练提供指导和建议,有助于提高运动员的训练水平。此外,还可以用于体育舞蹈动作的分析,以及临床矫形术的研究等领域。 ⑤基于模型的视频编码 通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数,以较低的数据量对视频数据流加以描述,实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及VOD(Video-On-Demand)视频点播。

人体运动系统

第一篇人体运动系统 运动系统由骨、关节和肌肉等组成,其功能是实位移或保持姿势。人体最基本的位移运动是杠杆运动。其中骨是运动杠杆,关节是支点肌肉是运动动力。肌肉运动的主要部分,骨和关节是运动的被动部分。 第一节骨的概述 正常成年人共有206块骨,其中170块成双。177块直接参与随意肌运动。 一、骨的形态各分类 1、长骨:分布在四肢,两端的上下为上端和下端,中间为骨干。作用;主要 起运动杠杆作用。 2、短骨: 分布在手腕和足的位置,一般是立方体,常有六个面, 它们短小坚固,适合于人手和足的高度灵活的需要。 3;扁骨: 分布在头、胸一般成板状,薄而坚固,起保护作用。 4、不规则小骨: 呈不规规则形状。如;髋骨、椎骨、聂骨。 5、籽骨:被肌腱和韧带包围起来的骨。

按部位分类; 颅骨脑颅8 面颅14 共22块 听小骨6块 舌骨1块 颈椎7 胸椎12 椎骨26 腰椎 5 躯干骨肋骨24 骶椎 1 尾椎 1 胸骨 1 肩带骨 4 上肢骨游离部位 6 四肢骨 腰带骨2 下肢骨游离部位60

二、骨的构造 骨是器官,它是由骨组织、致密结缔组织、脂肪组织、网状组织等构成。 骨包括;骨膜、骨质、骨髓并有神经和血管分布。 1.、骨膜; 由致密结缔组织构成,被覆于除关节面以外的骨质表面,并有许多 纤维束伸入于骨质内。

《1》骨外膜;浅层中有丰富的血管、神经穿行。深层分化出的成骨细胞,有制造新骨质的作用骨膜作用,沿途有分支进入伏克曼氏管,再 分支伸入哈佛氏管,以营养骨质。 《2》骨内膜:深层细胞处于稳定状态,它使终保特分化能力。 内层:较疏松,衬在骨髓腔面,骨小梁的表面及哈佛氏管内,骨内膜中的细胞分化出的破骨细胞,使骨髓腔不断扩大。以形成新骨质和破坏、改造已生成的骨质,所以对骨的发生、生长、修复等具有重要意义。老年人骨膜变薄,成骨细胞和破骨细胞的分化能力减弱,因而骨的修复机能减退。 2、骨质;骨质由于结构不同可分为两种:一种由多层紧密排列的骨板构成,叫做骨密质;另一种由薄骨板即骨小梁互相交织构成立体的网,呈海绵状,叫做骨松质。 (一)、骨密质质地致密,抗压抗纽曲性很强。 (二)骨松质则按力的一定方向排列,虽质地疏松但却体现出既轻便又坚固的性能,符合以最少的原料发挥最大功效的构筑原则。

视频图像中运动目标检测

视频图像中运动目标检测

毕业论文 题目视频图像中运动目标检测 方法研究 专业电气工程及其自动化 班级电气1003 学生曹文 学号20113024543 指导教师赵哥君 二〇一二年六月八日

摘要 在很多现代化领域,运动目标检测都显示出了其重要的作用。尤其是近二十年的社会经济的飞速发展,运动目标检测都彰显了其重要性,在航空、通信、航海等各个方面都有关键性的作用,从而使运动目标检测方法的研究成为各国的研究热门课题。 通过阅读大量的相关论文、期刊及其网络资源,了解了高斯背景建模及背景更新的基本原理及思想。在本文中,首先介绍了运动目标检测方法的相关基础知识,如图像的二值化、图像的形态学处理、颜色空间模型。然后重点说明了三种常用的运动目标检测方法的研究,简要阐述了三种研究方法的基本思想。在老师的帮助下进行了相应的实验,最终得出了三种运动目标检测方法的优点和缺点,着重探究了高斯背景建模及其背景更新基本原理及思想。 最后,通过相关的程序及软件对混合高斯背景模型进行了相关的实验,进而发现了混合高斯背景建模算法存在的不足之处,如:高斯背景建模的计算量大、运动目标较大时检测效果差等问题,并对对这些问题提出了相关设想及改进。 关键词:运动目标检测;二值化;图像的形态学处理;高斯背景建模;背景更新 I

ABSTRACT In many modern fields, moving target detection are showing its important role. Especially nearly twenty years of rapid development of social economy, the moving target detection has shown its importance, in various aviation, communication, navigation and so on have a key role, so the study of moving target detection method has become a research hot topic in countries. By reading relevant papers, a large number of journals and cyber source, understand the basic principle and thought of Gauss background modeling and updating the background. In this paper, firstly introduces the basic knowledge of moving target detection method, such as the two values image, morphological image processing, color space model. Then focus on the study of three methods used for moving object detection, a brief description of the basic ideas of the three kinds of research methods. By the experiment, the results of three kinds of method of moving target detection has advantages and disadvantages, this paper emphatically explores Gauss background modeling and background updating basic principle and thought. Finally, through the program and software related to mixed Gauss background model for the relevant experiments, and found the shortcomings, the presence of mixed Gauss background modeling algorithm such as: the problem of computing Gauss background modeling, moving target volume larger detection effect is poor, and on these problems put forward relevant ideas and improvement. Keywords: moving object detection; two values; I I

基于单目视频运动跟踪的三维人体动画

第29卷第5期2008年5月 微 计 算 机 应 用 M I CROCOMP UTER APP L I CATI O NS Vol129No15 M ay12008基于单目视频运动跟踪的三维人体动画3 吴 玥 田兴彦 (湖南大学软件学院 长沙 410082) 摘要:针对传统人体动画制作成本高、人体运动受捕获设备限制等缺陷,提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画方法。首先给出了系统实现框架,然后采用比例正交投影模型及人体骨架模型来恢复关节的三维坐标,关节的旋转欧拉角由逆运动学计算得到,最后采用H-ani m标准对人体建模,由关节欧拉角驱动虚拟人产生三维人体动画。实验结果表明,该系统能够对人体运动进行准确的跟踪和三维重建,可应用于人体动画制作领域。 关键词:运动跟踪 单目视频 三维人体动画 逆运动学 3D Hu man An ima ti on Ba sed on Hu man M oti on Track i n g from M onocul ar V i deo Sequences WU Yue,TI A N Xing yan (Soft w are School,Hunan University,Changsha,410082,China) Abstract:The traditi onal app r oaches t o make hu man ani m ati on are suffering fr om the p r oble m s of expensive cost and hu man body mo2 ti on li m ited by moti on cap ture equi pment,t o overcome these shortcom ings,a ne w3D hu man ani m ati on based on hu man moti on tracking fr om monocular video sequences is p r oposed1Firstly,the fra me work of our syste m is p resented,then,the3D coordinates of j oints are esti m ated by hu man skelet on constrain under scaled orthographic p r ojecti on,the r otati on Euler angles of j oints are calculated by inverse kine matics1Finally,we use H-ani m t o rep resent virtual hu man,the moti on of virtual hu man is dr ove by the Euler angles of j oints1 The experi m ents show that tracking and reconstructing results made by our syste m are accurate and effective1This syste m can be ap2 p lied t o hu man ani m ati on1 Keywords:Moti on tracking,Monocular video sequences,3D hu man ani m ati on,I nverse kine matics 1 引言 如何方便地生成高逼真度的三维人体动画已成为当前计算机动画的一个重要研究方向。按照运动建模方式不同三维人体动画可以分为以下四类:关键帧方法、基于运动学和逆运动学、基于动力学和逆动力学、运动捕获方法。基于运动捕获方法的人体动画具有逼真度高、数据可重用等特点,在动画技术中得到广泛应用。在商业产品中一般使用硬件设备(如V icon)来捕获人体运动,要求运动员身穿紧身衣并在关节位置粘贴反光小球或反光片,这样限制了运动员的运动;另一方面硬件设备比较昂贵,制作成本较高。在前人研究的基础上,本文提出了一种基于单目视频运动跟踪的三维人体动画方法,具有使用方便、制作成本低廉、动画效果较好等特点。 基于视频运动跟踪的运动捕获方法按照其采用摄像机数目多少可以分为两类:①基于单目视频的方  本文于2008-1-15收到。  3本文受基于重建人脸面部器官三维模型的关键技术研究基金项目(06JJ2065)资助。

运动人体图像识别

学习报告 一.意义和背景 随着信息技术的快速发展壮大和应用的普及,利用计算机视觉的技术在图像处理方面和模式识别领域中研究,并对视频图像进行人体运动特征提取与有效识别已成为人们关注的热点问题。计算机视觉技术对人体运动的视频或者图像进行识别是基于对其视频或者图像的序列进行分析处理;对检测出的人体运动目标进行运动特征提取和分类识别,从而达到理解和描述其行为的目的。基于视频图像的人体运动特征分析在智能视频监控、智能接口、虚拟现实等领域有着相当广阔的应用前景。 人体运动特征的提取与识别需要结合生物识别技术来识别和判断运动中人的行为、区别个体身份。所谓生物识别技术,其具体操作就是利用人体与生俱来的生物特征进行个体身份认证,最显著的特点是具有不变性和唯一性。 人体运动特征包括:肢体摆动特征,步态特征,人体轮廓投影特征,人体对称特征等,其中从视觉监控的角度来看,步态特征是远距离场景条件下最具有代表性最典型的人体运动特征,近年来备受关注,同时也涌现出大量富有意义的步态识别算法。 二.人体运动特征识别研究 运动特征识别在当今的科研领域中涉及面广泛,主要涉及到图像处理,多传感器技术,虚拟现实,模式识别,计算机视觉和图形学,

计算机辅助设计,可视化技术,智能机器人等一系列研究领域。针对人体运动图像序列进行分析处理的运动人体视觉分析技术,一般情况下可分为以下几个过程,运动目标检测,运动目标特征提取以及识别复杂背景下的运动目标身份。 图1 典型的运动特征识别系统 运动特征识别的主要研究方法 目前运动特征识别中的运动特征包含了两种分量:结构化分量和动态分量。其中结构化分量也就是静态分量,它负责记录运动人体的身高,步幅等身体形状信息;而动态分量则形象地表征出了在运动过程中人体的胳膊摆动,肢体倾斜度,迈腿方式等运动特征,依据上述两种类型分量,现有的运动特征识别算法大致分为两类:基于统计的方法和基于模型的方法。

人体解剖学练习题运动系统

1、下列对骨的叙述正确的是( ) A.每块骨都由骨质、骨髓、骨髓腔、骨膜和关节软骨构成 B.骨骺由骨密质构成 C.成人骨髓腔内充满红骨髓 D.红骨髓具有造血功能 E.每块骨均不能视为一个器官 2、不成对的脑颅骨有( ) A.顶骨 B.颞骨 C.蝶骨 D.上颌骨 E.泪骨 3、解剖学姿势的描述,下列何者是错误的( ) A、身体必须直立 B、两眼平视前方 C、上肢在躯干两旁自然下垂 D、手掌面对躯干 E、两足跟靠拢,两趾接触并指向前方 4、骶管麻醉须摸认的骨性标志( ) A.骶正中嵴 B.骶岬

C.骶角 D.骶后xx E.都不对 5、开口于蝶筛隐窝的鼻旁窦是( ) A.上颌窦 B.额xx C.蝶窦 D.筛xx小房 E.筛xx后小房 6、开口中鼻道的鼻旁窦是( ) A.上颌窦 B.额xx C.筛xx D.筛xx E.以上都是 7、在直立姿势下,不能由于重力作用而引流的鼻旁窦是( ) A.额xx B.蝶窦 C.上颌窦 D.筛xx E.以上都不对

8、下列xx属于长骨( ) A.第八肋骨 B.舟骨 C.趾骨 D.跟骨 E.椎骨 9、下面哪一项不属于人体九大系统( ) A.消化系统 B.脉管系统 C.免疫系统 D.内分泌系统E 10、有关骨髓腔正确的是( ) A.位于骨骺内 B.位于长骨的骨干内 C.位于骨松质的间隙内 D.成人骨髓腔内含红骨髓 E.小儿骨髓腔内含黄骨髓 11、有关各部椎骨主要特征的叙述正确的是( ) A.胸椎体的横断面呈肾形 B.颈椎体的横断面呈心形 C.腰椎棘突呈板状,水平伸向后方

D.腰椎体的横断面呈椭圆形 E.胸椎横突有孔啊 12、胸骨角( ) A.位于胸骨体和剑突的交界处 B.是两侧肋弓形成的夹角 C.两侧平对第2肋 D.两侧平对第2肋间隙 E.两侧平对第3肋 13、骶管麻醉时须摸清的骨性标志是( ) A.骶前孔 B.骶后孔 C.骶岬 D.骶角 E.骶管 14、不属于肩胛骨的结构是( ) A.肩峰 B.肩胛冈 C.肩胛下窝 D.喙突 E.滑车切迹 15、桡神经沟位于( )

人体8大系统

人体的八大系统 人体共有8个系统,即:运动系统、消化系统、呼吸系统、循环系统、泌尿系统、神经系统、内分泌系统和生殖系统。 运动系统:具有运动、支持、保护功能,由骨、骨连接和骨骼肌组成。骨以不同形式连结在一起,构成骨骼。形成了人体的基本形态,并为肌肉提供附着,在神经支配下,肌肉收缩,牵拉其所附着的骨,以可动的骨连结为枢纽,产生杠杆运动。 骨是以骨组织为主体构成的器官,成人骨共有206块,依其存在部位可分为颅骨、躯干骨和四肢骨。骨以骨质为基础,表面复以骨膜,内部充以骨髓,分布于骨的血管、神经,先进入骨膜,后穿入骨质再进入骨髓。两骨和更多骨连接在一起,具有一定的活动功能,叫做关节。每块肌肉都由肌腱和肌腹组成,肌腹有收缩能力,肌腱附着于骨,无收缩能力。 消化系统:功能主要是食物的消化和吸收。由消化管和消化腺组成,消化管包括口腔、食管、咽、胃、小肠、大肠、肛门等。消化腺是分泌消化液的器官,包括唾液腺、胃腺、胰腺、肝、肠腺等。 食物在消化管内的分解过程叫做消化,食物经过消化后,透过消化管粘膜,进入血液循环的过程叫做吸收。对于未被吸收的残渣部分,消化道则通过大肠以粪便形式排出体外。 消化系统对食物的消化有两种方式。一种是通过消化腺分泌消化液来完成,这种方式叫做化学消化。另一种方式是通过消化管肌肉的收缩产生咀嚼、蠕动,将食物磨碎,使食物与消化液充分混合,并将食物不断地向消化管的下方推送,这种消化方式称为机械性消化。 机械性消化和化学性消化两功能同时进行,共同完成消化过程。 呼吸系统:主要功能是与外界的进行气体交换,呼出二氧化碳,吸进氧气。由呼吸道和肺组成。呼吸道包括鼻、咽、喉、气管、支气管等器官,临床上把鼻、咽、喉称上呼吸道;把气管、主支气管及其分支称下呼吸道。其中鼻、咽喉、气管和支气管是空气进出的通道,肺是进行气体交换的场所。 肺的呼吸是通过呼吸运动来实现的,即依靠呼吸肌收缩和舒张,引起胸腔有节律地扩张和回缩,使空气经呼吸道进出肺。 循环系统:主要功能是气体、养分及废物的交换、运送。包括心血管系统和淋巴系统。 心血管系统是由心脏、动脉、毛细血管及静脉组成的一个封闭的运输系统。由心脏不停的跳动、提供动力推动血液在其中循环流动,为机体的各种细胞提供了赖以生存的物质,包括营养物质和氧气,也带走了细胞代谢的产物二氧化碳。 淋巴系统是一个遍布全身的网状的液体系统,由扁桃体、脾脏、淋巴管和淋巴结组成,是人体的重要防卫体系。它能制造白细胞和抗体,滤出病原体,并加以消灭,阻止感染蔓延。

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