基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪

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基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪

陈姝, 梁文章, 伍靓

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陈姝, 梁文章, 伍靓. 基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

引用本文:

陈姝, 梁文章, 伍靓. 基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

CHEN Shu, LIANG Wen-zhang, WU Liang. 3D Human Upper Body Pose Tracking Based on Multi-Template Register[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

Citation:

CHEN Shu, LIANG Wen-zhang, WU Liang. 3D Human Upper Body Pose Tracking Based on Multi-Template Register[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

陈姝^1,2,
梁文章³,
伍靓^1,2

1.
湘潭大学信息工程学院湖南湘潭 411105;
2.
智能计算与信息处理教育部重点实验室湖南湘潭 411105;
3.
广西卡斯特动漫有限公司南宁 530003

基金项目:

国家自然科学基金(61100139,61040009);科技部科技型中小企业技术创新基金(国科发计[2011]242号);广西千亿元产业重点攻关工程项目(桂科攻11107006-13号)

作者简介:
陈姝(1976-),男,博士,副教授,主要从事计算机视觉方面的研究.

中图分类号: TP391

3D Human Upper Body Pose Tracking Based on Multi-Template Register

1.
College of Information Engineering,Xiangtan University Xiangtan Hunan 411105;
2.
Key Laboratory of Intelligent Computing & Information Processing,Ministry of Education Xiangtan Hunan 411105;
3.
Guangxi Cast Animation Limited Company Nanning 530003

摘要: 单目视频下的人体三维运动跟踪过程中,二维肢体模板由于遮挡而无法配准,从而造成跟踪丢失。针对这一问题,建立人体肢体的三维纹理模型用于人体运动跟踪。首先在初始帧中得到纹理模型在直立姿态下的二维模板及各像素点的局部坐标,在其它帧中利用像素灰度一致性约束优化进行跟踪,同时由跟踪结果生成新的二维模板,形成一个模板库。随着跟踪帧数增加,模板库动态更新,最终跟踪结果由模板库中各模板配准结果中的最优值决定。实验结果表明,与单一二维模板配准算法相比,多模板匹配能够克服由于肢体自旋转而造成的遮挡,取得了更好的跟踪结果。
- 约束优化 /
- 多模板配准 /
- 运动跟踪 /
- 姿态提取
Abstract: In three-dimensional (3D) human motion tracking from monocular video sequences, twodimensional (2D) body template cannot register accurately due to occlusion, which lead to track fail. To overcome this problem, a 3D texture model is used to track human motion. First, the template of the texture model and the local coordinates of each pixel under straight pose are initialized in the first frame. Then, the human motion is optimized by the pixel intensity consistency constraint, and a new 2D template is obtained by the tracked result. To contain the latest body information, the oldest template in the collection is dumped while a new template arrives, and the finally tracking result is determined by the output of template with the highest similarity. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm is more effective in solving occlusion caused by segment self-rotation than the single 2D template matching method.
- constrained optimization /
- multi-template register /
- motion tracking /
- pose extraction

[1]	李虎泉, 郭世盛, 陈家辉, 崔国龙, 孔令讲. 分布式穿墙成像雷达空间配准方法 . 电子科技大学学报, 2023, 52(1): 30-37. doi: 10.12178/1001-0548.2022162
[2]	何凯, 刘坤, 沈成南, 李宸. 基于相似图像配准的图像修复算法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 207-213. doi: 10.12178/1001-0548.2020327
[3]	冯昱澍, 刘昆, 冯健. 航天器姿态跟踪有限时间自适应积分滑模控制 . 电子科技大学学报, 2021, 50(4): 527-534. doi: 10.12178/1001-0548.2021068
[4]	况逸群, 程洪, 崔芳. 基于多视图投影的半监督手姿态估计算法 . 电子科技大学学报, 2019, 48(5): 747-753. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.05.014
[5]	张轶, 易凯. 基于视觉跟踪的机械热度监测系统 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 740-744. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.016
[6]	陈爱国, 王玲, 任金胜, 罗光春. 基于资源分组的多约束云工作流调度算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(3): 562-568. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.014
[7]	许悦雷, 吕超, 马时平, 李帅, 邹洪中, 张文达, 辛鹏. 仿视皮层机制的随机点视频序列运动特征提取 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 630-635. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.025
[8]	陈姝, 梁文章. 结合特征点匹配及深度网络检测的运动跟踪 . 电子科技大学学报, 2016, 45(2): 246-251.
[9]	金广智, 石林锁, 刘浩, 牟伟杰, 崔智高. 基于灰度共生的多线索目标联合优化跟踪 . 电子科技大学学报, 2016, 45(2): 252-257.
[10]	韩丽霞. 求解约束优化问题的混沌类电磁算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(2): 278-281. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.023
[11]	闫维新, 马文涛, 付庄, 赵言正, 周晓燕. 烹饪机器人翻锅运动最优化设计 . 电子科技大学学报, 2011, 40(3): 476-480. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.029
[12]	黄大贵, 邹学军, 廖细明. 用Pro/E对过约束运动平台动态仿真分析研究 . 电子科技大学学报, 2009, 38(6): 1042-1046. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.06.032
[13]	曾翎, 刘斐, 乔辉. 基于互信息的功能磁共振图像配准 . 电子科技大学学报, 2008, 37(1): 138-140.
[14]	郭磊, 唐斌, 刘刚. 多站无源跟踪系统容错算法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 681-684.
[15]	王田, 杨士中. 带包络约束的优化滤波器设计方法 . 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 298-301.
[16]	骆德渊, 秦东兴, 黄大贵. 摄像机运动参数实时跟踪算法 . 电子科技大学学报, 2005, 34(1): 81-84.
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基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

1. 湘潭大学信息工程学院湖南湘潭 411105;

2. 智能计算与信息处理教育部重点实验室湖南湘潭 411105;

3. 广西卡斯特动漫有限公司南宁 530003

基金项目:

国家自然科学基金(61100139,61040009);科技部科技型中小企业技术创新基金(国科发计[2011]242号);广西千亿元产业重点攻关工程项目(桂科攻11107006-13号)

作者简介:
陈姝(1976-),男,博士,副教授,主要从事计算机视觉方面的研究.

收稿日期: 2013-09-16
修回日期: 2014-08-29
刊出日期: 2014-12-15

中图分类号: TP391

关键词:

摘要: 单目视频下的人体三维运动跟踪过程中,二维肢体模板由于遮挡而无法配准,从而造成跟踪丢失。针对这一问题,建立人体肢体的三维纹理模型用于人体运动跟踪。首先在初始帧中得到纹理模型在直立姿态下的二维模板及各像素点的局部坐标,在其它帧中利用像素灰度一致性约束优化进行跟踪,同时由跟踪结果生成新的二维模板,形成一个模板库。随着跟踪帧数增加,模板库动态更新,最终跟踪结果由模板库中各模板配准结果中的最优值决定。实验结果表明,与单一二维模板配准算法相比,多模板匹配能够克服由于肢体自旋转而造成的遮挡,取得了更好的跟踪结果。

English Abstract

陈姝, 梁文章, 伍靓. 基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

引用本文:

陈姝, 梁文章, 伍靓. 基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

CHEN Shu, LIANG Wen-zhang, WU Liang. 3D Human Upper Body Pose Tracking Based on Multi-Template Register[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

Citation:

CHEN Shu, LIANG Wen-zhang, WU Liang. 3D Human Upper Body Pose Tracking Based on Multi-Template Register[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 904-909. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.019

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