基于单目视频运动跟踪的三维人体动画3dhumananimationbasedonhumanmotiontra.

基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究共3篇基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究1人体动作识别一直是计算机视觉领域的一个研究热点，它可以应用于很多领域，如虚拟现实游戏、人机交互、安防监控等。

而基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是当前比较主流的一种方法，本文将介绍这种方法的研究进展和应用情况。

首先，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是通过对视频和三维动作捕捉数据进行处理和分析，从而识别出人体的动作。

这种方法的一般流程是：首先采集视频和三维动作捕捉数据，然后通过对数据进行预处理和特征提取，进而进行分类和识别。

其中，预处理包括数据采集、标定、对齐等；特征提取是利用一些特征描述算法，如HOG、SIFT、SURF等，从数据中提取出特征向量；分类和识别则是通过机器学习算法，如SVM、KNN、决策树等，进行分类和识别。

目前，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法已经在很多领域得到了应用。

在虚拟现实游戏中，这种方法可以实现对玩家的动作进行识别和反馈，进一步增强游戏的沉浸感和互动性；在人机交互领域，这种方法可以实现对人手势的识别，从而实现手势控制功能；在安防监控领域，这种方法可以实现对异常动作的监测和报警。

此外，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法还可以应用于体育训练、医疗康复等领域。

然而，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法也面临着一些挑战。

一方面，数据采集和数据处理的成本较高，需要采集大量的视频和三维动作捕捉数据，并进行标定和对齐，这都需要耗费大量的时间和资源；另一方面，算法的精度和鲁棒性也需要不断提高，特别是在面对复杂场景、光照变化和遮挡等情况时，算法的分类和识别能力需要更加强大、灵活。

总的来说，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。

尽管它面临着一些挑战，但是在硬件技术、算法优化等方面的不断进步，相信这种方法将会得到更好的发展和应用基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法在游戏、人机交互、安防监控、体育训练、医疗康复等领域具有广泛的应用前景。

算倣语咅信is与电ifiChina Computer&Communication2021年第5期利用单目图像重建人体三维模型钱融王勇王瑛(广东工业大学计算机学院，广东广州510006)摘要：人体三维模型在科幻电影、网上购物的模拟试衣等方面有广泛的应用场景，但是在单目图像重建中存在三维信息缺失、重建模型不具有贴合的三维表面等问题-为了解决上述的问题，笔者提出基于SMPL模型的人体三维模型重建算法。

该算法先预估人物的二维关节点，使用SMPL模型关节与预估的二维关节相匹配，最后利用人体三维模型数据库的姿势信息对重建的人体模型进行姿势先验，使得重建模型具有合理的姿态与形状.实验结果表明，该算法能有效预估人体关节的三维位置，且能重建与图像人物姿势、形态相似的人体三维模型.关键词：人体姿势估计；三维人体重建；单目图像重建；人体形状姿势；SMPL模型中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1003-9767(2021)05-060-05Reconstruction of a Three-dimensional Human Body Model Using Monocular ImagesQIAN Rong,WANG Yong,WANG Ying(School of Computer,Guangdong University of Technology,Guangzhou Guangdong510006,China) Abstract：The human body3D model are widely used in science fiction movies,online shopping simulation fittings,etc,but there is a lack of3D information in monocular image reconstruction,and the reconstructed model does not have problems such as a fit 3D surface.In order to solve the above mentioned problems,a human body3D model reconstruction algorithm based on SMPL model is proposed.The algorithm first estimates the two-dimensional joint points of the character,and uses the SMPL model joints to match the estimated two-dimensional joints;finally,the posture information of the three-dimensional human body model database is used to perform posture prior to the reconstructed human body model,making the reconstructed model reasonable Posture and shape.The algorithm was tested on the PI-INF-3DHP data set.The experimental results show that the algorithm can effectively predict the3D position of human joints,and can reconstruct a3D model of the human body similar to the pose and shape of the image.Keywords：human pose estimation;3D human reconstruction;monocular image reconstruction;human shape and pose;SMPL0引言人体三维模型所承载的信息量远远大于人体二维图像，能满足高层的视觉任务需求，例如在网购中提供线上试衣体验，为科幻电影提供大量的人体三维数据。

基于视频的人体运动跟踪技术研究一、概览随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，基于视频的人体运动跟踪技术在过去的几年里已经取得了显著的进展。

这一技术广泛应用于视频监控、人机交互、虚拟现实、体育分析等领域，为人们带来了诸多便利。

为了更全面地了解基于视频的人体运动跟踪技术，我们首先需要掌握其基本原理和方法。

人体运动跟踪技术主要通过从视频中提取人体的关键点信息，并利用这些信息来追踪人体的运动轨迹。

在这一过程中，我们需要对人体模型进行建模，以便准确地描述和预测人体各部位的位置和运动状态。

跟踪算法的选择和优化也是提高人体运动跟踪精度的重要因素。

基于视频的人体运动跟踪技术正逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。

通过对这一技术的研究和发展，我们可以更好地理解和应对现实生活中众多应用场景中的挑战，为人机交互、虚拟现实等领域的应用提供有力支持。

1. 研究背景与意义随着信息技术的快速发展，视频技术在各个领域得到了广泛应用。

人们在娱乐、教育、医疗等各个方面都利用视频来获取信息、交流和完成任务。

人体运动跟踪技术在视频处理和分析方面取得了显著的进展，为各种应用提供了强大的支持。

在这样的背景下，深入研究基于视频的人体运动跟踪技术具有重要的理论和实际意义。

这项技术可以帮助我们更好地了解人体运动的规律，推动模式识别、计算机视觉和机器人学等相关领域的发展；通过与他人分享和讨论运动视频，我们可以进一步提高理解人类行为和生理机制的能力。

实际应用方面，基于视频的人体运动跟踪技术在众多领域具有巨大的潜力，如影视制作和VRAR等领域，为人们带来更加丰富和沉浸式的体验。

对基于视频的人体运动跟踪技术进行研究，不仅可以推动理论创新和技术进步，还可以为人们的生活和工作带来极大的便利和乐趣。

本研究具有重要的理论意义和实践意义。

2. 国内外研究现状及发展趋势基于视频的人体运动跟踪技术受到越来越多的关注。

众多科研机构和高校在该领域取得了显著的研究成果。

清华大学、中国科学院等机构在人体运动跟踪方面有着深入的研究，提出了一些具有代表性的算法和技术。

基于单目视频序列的真实人体姿态三维重建摘要本文提出了一种基于视频的三维人体姿态重建技术，制定了基于视频的关键帧的重建框架。

本文还利用牛顿物理学，关节点的生物运动约束等同时对人体姿态进行三维重建。

并验证了该算法的可行性和精度。

关键词视频序列；交互式姿态跟踪；计算机视觉0 引言本文提出了基于单目非标定视频的人体动作捕捉及三维重建方法，同时利用计算机视觉和基于真实物理运动学原理。

本文基于图像的关键帧技术对视频进行处理：首先对关键帧进行交互式三维重建，然后进行基于图像的姿态插值，同时利用牛顿力学原理和生物约束集对重建结果进行修改和优化。

1 算法概述首先基于用户交互式方法估计三维特征点集合和人体骨骼大小，同时用牛顿力学原理和生物约束集对重建的姿态进行评估和优化。

1.1 基于关键帧的交互式三维建模此环节利用一种高效的算法来估计关键帧中的三维姿态，同时估计相机参数和人体骨架大小。

1.2 基于图像的三维关键帧插值本文提出一种高效的算法自动跟踪二维图像中的特征点集，并利用图像测量技术对关键帧进行插值操作，同时可以修改并优化重建后的模型。

2基于关键帧的交互式三维建模本文将人体分为17个刚体部分，主要包括头、颈、躯干、左右锁骨、肱骨、桡骨、胯骨、股骨、胫骨和跖骨。

用关节坐标集q描述人体全部姿态，q ∈R37 。

向量l表示17段刚体部分的长度集合，l = [l1 , ..., l17]T ，lb, b = 1, ..., 17 表示第b段关节的长度。

利用以上参数可以估计k幅关键帧的三维姿态(q1 , ..., qK )以及人体骨架大小（l）。

2.1摄像头参数估计对于移动摄像头拍摄的视频利用MatchMover [2008]估计摄像头的内参数和外参数=（tx,ty,tz,θx,θy,θz, f），（tx,ty,tz）, （θx, θy, θz）和f分别表示相机坐标、方向和相机焦距。

对于固定摄像头拍摄的视频用3.2中提出的算法自动估计以上参数值。

基于图像序列的人体运动跟踪算法石曼曼;李玲【摘要】A human motion tracking algorithm based on image sequence is proposed to improve the tracking accuracy of hu-man motion tracking. The current research status of the human tracking algorithm is analyzed. The insufficiency of the particle fil-tering algorithm to human motion tracking is pointed out. The particle filtering algorithm is modified to improve the diversity of the sampling particles and tracking performance of the nonlinear human movement target,and quicken the tracking speed of the human motion. The performance of the human motion tracking algorithm was tested with simulation experiment. The experimental results show that,in comparison with other human motion tracking algorithms,the algorithm has improved the tracking accuracy of human motion,reduced the tracking time of human motion,and has better stability.%为了提高人体运动的跟踪精度,提出基于图像序列的人体运动跟踪算法.首先对当前人体跟踪算法的研究现状进行分析,指出粒子滤波算法进行人体运动跟踪的不足;然后对粒子滤波算法进行改进,增加了采样粒子多样化,提高非线性人体运动目标跟踪性能,加快人体运动跟踪速度;最后采用仿真实验对人体运动跟踪算法的性能进行测试.实验结果表明,相对于其他人体运动跟踪算法,该算法提高了人体运动跟踪的准确性,而且人体运动跟踪的时间减少,具有更好的稳定性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)009【总页数】4页(P25-28)【关键词】图像序列;人体运动;跟踪算法;仿真测试;粒子滤波算法【作者】石曼曼;李玲【作者单位】乐山师范学院,四川乐山 614000;乐山师范学院,四川乐山 614000【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP391.41人体运动跟踪是计算机视觉研究的一个重要方面，已广泛应用到如足球机器人、体操训练等领域中[1]。