基于双目视觉的人体头部姿态估计方法研究

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1、，ＴＰ３９１么Ｗ分类号：密级：，．ＵＤ１０１４２Ｃ：单位代码：颂ｉ学位论文基于双目视觉的人体头部姿态估计方法研究２０１４４８４学号：作者：ｘｍｍ±学位类别：电子与通信工程令页域：论文类型工程设计与研究：２０１７年１１月２７日沈阳工业大学硕士学位论文基于双目视觉的人体头部姿态估计方法研究ResearchofHumanHeadPoseEstimationBasedonBinocularVision作者：黄洋单位：信息科学与工程学院________________［作者所在培养单位］指导

2、教师：刘振宇副教授单位：________________沈阳工业大学协助指导教师：单位：学________________单位：________________论文答辩日期：2017年11月27日学位授予单位：沈阳工业大学摘要在癫痫病、神经心理科、康复科、儿科等领域经颅磁刺激技术都得到了广泛的应用，然而医护人员需要时刻关注治疗仪和患者头部是否对齐，该方法耗时长、误差大，因此医护人员急需一种速度快、精度高的人头姿态跟踪系统。本文根据双目视觉测量原理对经颅磁刺激诊疗机器人系统的人体头部姿态估计方法进行了研究。相机标定是双目视觉测量空间坐标的关键步骤，本文首先介绍

3、了针孔摄像机模型，并通过张正友标定法完成摄像机的标定与畸变矫正，通过研究双目视觉系统的对极几何模型来完成图像校正。为了克服在低纹理区域中寻找双目相机成像画面中的的对应点困难的问题，本文在研究国内外双目立体匹配的基础上，提出了一种新的立体匹配算法。该算法将极线距离变换与多尺度融合结合，此方法通过多尺度的思想解决了极线距离变换中搜索窗口范围固定的问题，并且明显改善了在人脸低纹理区域找不到匹配点导致立体匹配误差大的问题。本文采用基于Adaboost算法的人脸检测方法来获取人脸图像，同时使用主动形状模型算法提取人脸区域的特征点。此方法可以减少立体匹配的计算量，并且可

4、以通过人脸特征点的三维信息对人头姿态进行初值估计。在人头姿态估计部分，本文利用新提出的立体匹配算法得到的稠密人脸视差图创建人脸点云。而后将患者的头部初始姿态下获得的人脸点云作为模版，再通过改进的迭代最近点算法（ICP）进行人头姿态估计。最后通过机械臂与人头模型搭建误差分析实验平台，以评估位姿估计精度，实验表明本文算法基本满足经颅磁刺激诊疗的需求。关键词：跨尺度融合，极线距离变换，立体匹配，迭代最近点，位姿估计IAbstractTranscranialmagneticstimulationiswidelyusedinepilepsy,mentalscience

5、,rehabilitation,pediatricsandotherfieldsnowadays.Whiletreatingwithtranscranialmagneticstimulation,headofpatientsneededtobeaimedattherapeuticequipmentpreciselywhichmaybringdiscomfortfeelingstopatient.Inthissituation,medicalstaffhastomakesurepositionoftheheadofpatientsintherightplace

6、allthetime.Anditnotonlycostmoremoneyandtime,butalsodecreasesaccuracy.Soasystemtrackingheadpositionrapidlyandefficientlyisrequiredtosolvethissituation.Thispaperpresentsavisionmoduleoftranscranialmagneticstimulationrobotsystemdesignedwithbinocularvisionmeasurement.Thecameracalibratio

7、nisakeystepinthespatialmeasurementofbinocularvision,thispaperfirstintroducesthepinholecameramodel,cameracalibrationanddistortioncorrectioniscompletedbytheZhang’scalibrationmethod.Correctedimagesbytheepipolargeometrybasedonthebinocularvisionsystem.Inordertoovercomethedifficultyoffin

8、dingcorrespondingpointsinl