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时间:2019-03-17
《基于混合高斯模型的三维手部关节跟踪算法》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、乂么键<2?义聋D化IANUNIVERSITYOFTECHNOLOGY损王等恒巧交MASTE民ALDISSERTATIONV:鐵W基于混合高斯模型的H维手部关节跟踪算法'.,气学科专业信号与信息处理—_作者姓名魏登直指导教师趣始__教授20166月6日答辩日期年硕±学位论文基于混合高斯模型的H维手部关巧跟踪算法3DHandArtie山ationsTrackingUsinGaussianMixt
2、:ureModelg:魏诗白作者姓名学科、专业:信号与信息处理学号:21309062指导教师:孙怡教授20160602完成日期:乂连巧义乂緣DalianU打iversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中己经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体臣经发表的研究成果,也不包含其他邑申请学位或其
3、他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均巴在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。:皆綠学位论文题目:違斗涼U会务據奇1纯邊4去条1导施妊气作者签名日期:年^月/日大连理工大学硕±学位论文摘要手部关节跟踪是计算机视觉中一个基础性和关键性的研究课题,它涉及图像处理、机器视觉、计算机图形学等多个学科。该课题具有广阔的应用领域,包括人机交互、虚拟现实、仿生机器人、工业智能化生产和智能医疗等。手部关节跟踪
4、的主要研究目标是在视频序列中完成对手部位置与姿态信息的估计,进而实现对手部动作的描述与理解一定的进。虽然该研究领域得到了广泛关注并取得了-展,但是仍然面临着许多挑战,27,对于。首先手部关节的自由度较高(26个自由度)手部位姿信息的求解过程比较困难。其次,由于手部关节运动的灵活性,导致其频繁地出现自遮挡情况,,从而影响跟踪的稳定性及准确性。最后由于求解手部位姿参数的问题往往是非线性的,因此计算复杂度较高。围绕上述问题,国内外高校与科研机构的レ学者们进行了大量的研究,然而己有
5、研究工作仍难ッ同时满足准确性、鲁棒性和实时性这H个要求。-ID图像序列作为输入(aussanMureMode本文^RGB,并基于混合高斯模型Giixtl,GMM)与改进的自适应粒子群优化算法(AdativeParticleSwarmOtimizationAPSO),pp,,主要工作包括W下几个方面对H维手部关节跟踪中的关键问题展开了研究:(1)设计简化的手部关节模型并基于GMM建立H维手部模型。同时,不同于部一分己有算法基于多幅图片进行自适应手部建模,本文提出种基
6、于单幅深度图像的自适应手部建模方法。(2)针对己有手部跟踪算法的目标函数不能很好地解决手部自遮挡或特征匹配的计算复杂度较高的问题,本文结合GMM的相似性匹配准则与深度相似性准则作为目标一化处理,函数的主约束项并进行归,从而有效解决手部自遮挡问题。同时加入肤色特征惩罚项与侦间连续性惩罚项作为目标函数的辅助约束项,W提高算法的鲁棒性。(3)针对梯度下降法求解多峰值多参数方程的局部收敛问题レッ及APSO算法的收敛速度问题,本文对APSO算法分别在局部收敛问题处理与算法收敛速度
7、上进行改进,提高优化算法的性能。关键词:手部关节跟踪;混合高斯模型;手部建模:自适应粒子群优化算法-I-基于海合高斯模型的吉维手部关节跟踪算法3DHandArticulationsTrackingUsingGaussianMixtureModelAbs化actTh-reedimensio打altracki打ofha打darticulatio打sisanelementaryandcriticalresearchgsubectwh
8、ichinvolvesimaerocessinmachinevisioncomuterrahicsandotherj,,gpgspgpresearchareas.Thisresearchsubjecthasbroadapplicationapplications,mcludinghumancompilerinterface,augmentedreality,virtualreality,bionicrobot,i打du
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