采用单目视觉系统的人体三维姿态恢复

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。

基于单目视觉的三维人体姿态估计算法研究随着人工智能技术的发展，计算机视觉方面的应用越来越广泛，其中三维人体姿态估计受到了广泛关注。

三维人体姿态估计是指从二维图像中推断出人体姿态的三维姿态信息，这项技术具有非常重要的应用价值，例如人机交互、虚拟现实、游戏等诸多领域。

目前，三维人体姿态估计算法主要分为基于单目视觉和基于多目视觉两种，本文主要讨论基于单目视觉的三维人体姿态估计算法。

一、基于单目视觉的三维人体姿态估计算法原理基于单目视觉的三维人体姿态估计算法目前主要采用深度学习算法，其基本原理是使用深度神经网络对输入的图像进行特征提取和人体关节定位，然后通过解析几何学等算法将人体姿态转化为三维空间中的坐标位置。

具体而言，该算法一般可分为以下步骤：1. 人体检测。

输入一张图像后，先对图像中的人体进行检测和分割，以获取图像中的人体信息。

2. 人体关键点定位。

使用深度学习算法对图像中的人体关键点进行定位，如肘关节、肩关节、脚踝等。

3. 姿态估计。

通过解析几何学等算法将人体关键点转化为三维坐标进行姿态估计。

二、基于单目视觉的三维人体姿态估计算法现状基于单目视觉的三维人体姿态估计算法目前发展已经比较成熟，尤其是近几年深度学习算法的飞速发展，使得该技术在人体姿态估计领域有了很大进展。

以下是目前主流算法的简介。

1. HMRHMR是一种端到端的深度学习算法，通过输入一张2D图像，即可输出该人体的3D姿态估计结果。

HMR使用渐进式的训练方法，逐步提高深度神经网络对人体姿态的理解和解释能力。

由于其高效的体验和优良的性能，HMR成为了当前最为主流的算法之一。

2. SPINSPIN是一种基于SMPL模型的方法，可以直接预测出一个人体的SMPL参数，并进而生成一个3D模型和对应的2D投影，并进一步实现3D人体姿态估计。

SPIN在人体姿态估计方面具有很高的准确性和鲁棒性，同时在姿态估计速度上较为快速。

3. Integral Human Pose RegressionIHPR也是一种端到端的深度学习算法，可以通过单个2D图像来预测人体的3D姿态。

基于单图像的物体三维形貌恢复方法摘要：可见光单图像的三维重建方法一直是计算机视觉领域的热点研究，本文物体的光照模型出发，对入射光与被拍摄物体的光源方向进行参数估计，并基于估计参数，进行物体表面的三维形貌重建。

从二维图像数据根据三维重建理论获得物体表面的形貌信息是一个重要研究领域，该技术广泛应用于机器人、人工智能、虚拟现实、智能驾驶、工业自动化等领域。

本文基于朗伯体的反射光照模型进行分析，基于图像处理技术，通过一些先验知识和假设，获得光源与物体的估计参数，基于上述估计参数，利用傅里叶变换，获得物体表面的三维形貌信息。

关键词：三维重建；傅里叶变换；朗伯体；法向估计1引言传统的单图像的物体三维形貌恢复方法[1-3]，就是从图像中获取光照信息，完成光照估计，基于光照估计结果，完成物体表面三维形貌的恢复。

由于三维重建依赖于光源方向和法向量方向的估计，如果使用不够精确的参数去估计，会影响最终三维形貌重建的精度和最终结果的准确性。

总的来说，基于单幅图像的三维形貌恢复方法，主要受到以下因素的影响而导致形貌恢复出现失真：（1）物体材质反射率、透射率等物理因素。

不同的材质、颜色的物体对于光具有不同的反射和吸收特性，对于材质本身反射率的特性只能进行全局的参数估计，无法进行材质识别进行局部参数估计，使得三维形貌恢复系统对于复合材料缺乏鲁棒性和场景适应能力。

（2）物体表面的几何结构差异[4]。

物体的几何结构由多种基础的几何基元复合而成，如球、圆柱、平面、圆锥等，这些几何结构形成了物体表面的几何形态。

由于不同的几何基元具有不同的光照反射特性，即使物体的几何形貌是相同的，也会因为加工、制造过程中的材质、颜色等差异，造成恢复形貌上的不同。

（3）图像采集过程中的非线性变换。

由于相机成像过程中，受到外界环境的影响，存在阴影、遮挡、高光等现象，同时由于相机物体本身到相机成像之间存在非线性的映射关系，如γ变换等，导致图像出现信息损失或者非线性偏移，干扰三维形貌的恢复。

基于单目相机的3D人体姿态估计研究随着计算机科学和人工智能的快速发展，3D人体姿态估计成为计算机视觉领域一个重要的研究课题。

在许多应用中，如虚拟现实、人机交互、人体动作捕捉等领域，准确地估计人体的三维姿态对于实现自然交互和人体动作分析至关重要。

目前，人体姿态估计的方法主要分为基于深度图像和基于单目图像两类。

其中，基于深度图像的方法通常需要专用的深度传感器，如Microsoft Kinect，能够直接获取人体的三维信息。

而基于单目图像的方法则是通过普通摄像头获取的二维图像，通过计算机视觉和机器学习的技术来推测人体的三维姿态。

在基于单目相机的3D人体姿态估计研究中，最主要的挑战是从二维图像中恢复出三维姿态。

因为单目图像无法提供深度信息，所以需要通过图像中的视觉特征进行三维姿态的估计。

研究者们通过深度学习的方法，采用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并结合回归模型或优化算法来推测人体的三维姿态。

在具体的研究中，研究者们通常会建立一个数据集，包含大量的人体姿态样本和对应的二维图像。

通过训练这些样本，使得模型能够学习到从二维图像到三维姿态之间的映射关系。

然后，在测试阶段，通过输入新的二维图像，模型能够输出对应的三维姿态。

然而，基于单目相机的3D人体姿态估计仍然存在一些挑战和限制。

例如，当人体处于遮挡或复杂动作时，模型可能无法准确估计姿态。

此外，由于单目相机的有限视角，模型可能无法获取到人体的全局信息，导致姿态估计的不准确性。

为了解决这些问题，研究者们正在不断尝试新的方法和技术。

例如，通过融合多个视角的图像，可以提供更多的信息来改善姿态估计的准确性。

同时，利用更强大的深度学习模型和更大规模的数据集，也可以进一步提高模型的性能。

总之，基于单目相机的3D人体姿态估计研究在计算机视觉领域具有重要的应用价值。

虽然仍然存在一些挑战，但通过不断的研究和创新，相信将来可以开发出更加准确和可靠的3D人体姿态估计方法，为实现自然交互和人体动作分析提供更好的技术支持。

基于单目三维尺度恢复的人机碰撞识别与预警在科技发展的大潮中，我们如同站在巨人的肩膀上，眺望着一个充满无限可能的未来。

然而，随着人工智能和机器人技术的飞速发展，一个新的问题也随之而来：人机碰撞的风险日益增加。

如何确保人类在这个由金属和电路构建的新世界中的安全？基于单目三维尺度恢复的人机碰撞识别与预警技术，正是我们手中的一把钥匙，它打开了一扇通往安全共存的大门。

想象一下，一台机器人就像一只勤劳的蜜蜂，在工厂的生产线上忙碌着。

但它必须时刻警惕，因为任何一个不留神的动作，都可能引发一场灾难性的“蜂蜇”。

这时，我们的技术就像是一位细心的园丁，用他的智慧和工具，确保这只蜜蜂在采蜜的同时，不会误伤到周围的花朵。

这项技术的核心在于其精准的三维尺度恢复能力。

它通过单目摄像头捕捉到的画面，就能像一位经验丰富的画家一样，在二维的画布上勾勒出三维世界的轮廓。

这种能力使得机器人能够准确地感知周围环境，识别出潜在的碰撞风险，并及时发出预警。

但这位画家的作品并非一成不变。

在动态变化的环境中，他必须不断地调整自己的画笔，以适应新的情境。

这正是我们技术的卓越之处：它不仅能够处理静态的场景，更能应对动态的变化。

就像一位舞者在舞台上灵活地移动，我们的技术能够实时更新数据，确保每一次预警都是准确无误的。

然而，即使是最先进的技术，也无法完全消除风险。

正如一位船长在海上航行时，即使拥有最精密的导航仪器，也必须时刻警惕未知的风暴。

因此，我们的技术并不是万能的护盾，而是一把双刃剑。

它既能保护我们免受伤害，也可能因为过度依赖而让我们忽视了其他安全措施的重要性。

在未来的发展中，我们必须像对待一位老朋友一样对待这项技术：既要珍惜它的陪伴和支持，又要警惕它可能带来的潜在风险。

我们需要不断地完善它、优化它，让它更好地服务于人类社会的发展。

同时，我们也要加强人类的自我保护意识，提高对新技术的理解和掌握能力。

只有这样，我们才能确保在这个由金属和电路构建的新世界中，人类和机器能够和谐共存、共同发展。

基于单张图片的人体三维重建技术及应用研究基于单张图片的人体三维重建技术及应用研究人体三维重建是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，它可以将单张二维图片转化为三维模型，从而实现对人体的准确描述和分析。

随着计算机技术的快速发展，基于单张图片的人体三维重建技术逐渐成为研究热点，并在多个领域得到广泛应用。

一、人体三维重建技术的基本原理基于单张图片的人体三维重建技术主要分为两个阶段：特征提取和三维模型生成。

在特征提取阶段，系统会根据人体图像提取出关键点和轮廓等特征信息；在三维模型生成阶段，利用这些特征信息进行模型重建和参数估计，最终得到精确的三维人体模型。

特征提取阶段需要对图片进行预处理、特征点检测和轮廓提取等操作。

预处理包括去噪、边缘增强和图像配准等步骤，以提高后续步骤的准确性。

特征点检测是指从图像中识别出人体关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，它们的位置和姿态信息对于三维重建至关重要。

轮廓提取则是根据图像中的明暗差异，将人体的轮廓线提取出来。

三维模型生成阶段主要涉及模型拟合和参数估计。

模型拟合是指将特征点和轮廓线与预定义的模型进行匹配，从而生成粗略的三维模型。

参数估计则是通过调整模型的姿态、形状和比例，使其与原始图像更加吻合，从而得到更加准确的三维模型。

二、基于单张图片的人体三维重建技术的发展现状目前，基于单张图片的人体三维重建技术已经取得了较大的突破和进展。

早期的方法主要依赖于纹理和空间信息的提取，但存在对图像质量和光照条件的高要求，且对于复杂场景和多视角的处理效果较差。

近年来，一些新兴的方法采用深度学习和计算机图形学技术，取得了更好的效果。

深度学习技术可以自动学习和提取特征，克服了传统方法对特征工程的依赖。

研究人员利用深度神经网络设计了一系列的模型，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），用于人体三维姿态估计和形状重建。

这些模型可以通过学习大量标注好的数据进行训练，从而提高重建结果的准确度和鲁棒性。

单目视觉下的三维物体场景恢复技术研究随着计算机技术的不断发展和深入应用，人们对于图像处理技术的需求也越来越高。

其中，单目视觉下的三维物体场景恢复技术就是近年来备受关注的热门研究领域之一。

本文将详细介绍单目视觉下的三维物体场景恢复技术的相关知识及其研究进展。

一、单目视觉的基本原理单目视觉就是通过一台摄像头，利用从图像中所获取的信息进行三维场景的建模和恢复。

其中，单目视觉的主要原理是利用相机的成像模型，将物体在相机坐标系下的二维图像投影到三维物体空间中进行计算。

二、单目视觉场景恢复的技术路线单目视觉场景恢复的技术路线主要包含了图像采集、相机标定、深度推理以及三维重建四个环节。

其中，图像采集是指通过摄像机获取场景的原始图像，相机标定则是对摄像机进行标定以减小误差。

深度推理则是通过计算、分析图像中的几何结构，判别物体的位置和距离。

三维重建则是将通过深度推理得到的场景信息转化为三维模型，并完成对场景的重建。

三、基于视差法的单目视觉三维重建在单目视觉的场景恢复中，最为常用的是基于视差法的三维重建方法。

该方法基于人类视觉系统的视差原理，通过计算在不同位置下同一物点的图像间的偏移量来推导出物体的深度信息。

常见的视差算法包括基于颜色、纹理、边缘以及兴趣点等多种方法。

四、基于光流法的单目视觉三维重建基于光流法的单目视觉三维重建方法通过同时处理连续帧图像中的运动信息，来对场景进行恢复。

该方法通过计算像素在不同时间段内之间的位移来获取物体的深度信息。

基于光流法的单目视觉三维重建方法精度高，但对计算能力和场景变化敏感。

五、基于深度学习的单目视觉三维重建近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习的单目视觉三维重建方法也逐渐受到了广泛关注。

该方法通过训练深度神经网络来对图像特征进行提取和学习，从而实现对场景的三维重建。

不同于传统的基于传感器的深度测量方法，基于深度学习的单目视觉三维重建方法具有低成本、高鲁棒性和可扩展性的优点。

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。

基于单目视图的人体姿态估计算法研究与实现基于单目视图的人体姿态估计算法研究与实现摘要：人体姿态估计是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向之一。

随着深度学习的兴起，基于单目视图的人体姿态估计算法取得了长足的进展。

本文对基于单目视图的人体姿态估计算法进行了研究，包括姿态表示、关键点检测、姿态估计和姿态优化等方面。

通过设计和实现一个简单的算法框架，验证了该算法的有效性。

1. 引言人体姿态估计是计算机视觉和人工智能领域的热门问题之一。

它在很多应用中起着重要作用，例如人机交互、人体动作分析、虚拟现实等。

随着深度学习的广泛应用，基于单目视图的人体姿态估计算法得到了快速的发展。

2. 基本概念姿态表示是人体姿态估计的基础，它将人体的姿态抽象为一组参数。

常用的姿态表示方法有欧拉角、关节点坐标和角度矩阵等。

关键点检测是人体姿态估计的关键一步，它通过识别人体的关键点来推断姿态。

姿态估计是将关键点的位置映射到姿态表示的过程。

姿态优化是用于优化姿态估计结果的方法。

它可以通过考虑关节约束、先验知识和优化算法等来提高姿态估计的精度。

3. 研究现状近年来，基于单目视图的人体姿态估计算法得到了广泛的研究。

其中，基于深度学习的方法被广泛应用。

例如，通过使用卷积神经网络（CNN）提取特征并预测关键点的位置，然后使用迭代优化算法来估计姿态。

此外，还有基于卷积神经网络和循环神经网络（RNN）的联合训练方法，用于捕捉时间序列信息。

4. 算法设计与实现本文设计并实现了一个简单的基于单目视图的人体姿态估计算法。

首先，使用预训练的卷积神经网络（如ResNet）提取图像特征。

然后，通过一个多层感知机（MLP）对特征进行映射，得到关键点的位置。

接着，使用迭代优化算法（如高斯牛顿法）估计姿态表示。

最后，应用姿态优化方法（如坐标下降法）进行姿态的微调。

5. 实验与结果分析本文在一个包含大量人体姿态标注的数据集上进行了实验，评估了提出的算法的性能。

实验结果表明，该算法能够较准确地估计人体的姿态。