激光点云运动人体目标识别及运动信息提取

针对传统的关键点检测方法进行人体运动信息提取和图形重构获得的可测截面少和精度低的问题,提出一种基于激光点云技术的运动人体目标识别及运动信息提取方法。采用多视点云配准方法进行运动人体目标的三维光学面扫描,获得运动人体目标的体绘制图像,采用高斯滤波法剔除服从正态分布的噪声,获得能准确反映人体运动行为特征的有用数据特征。使用激光点云平滑技术消除人体运动重建曲面的毛刺,保留原始点云的特征信息。通过点云采样技术拟合获得人体运动信息,实现人体运动信息有效提取。仿真结果表明,该方法能有效实现人体运动动作图像重构,重建几何精度较高,对运动信息提取的拟合准确性较好。

运动视频中人体目标动作标记点动态跟踪方法研究

为了提高运动视频中人体目标动作的实时检测和动态跟踪识别能力,提出一种基于边缘相似性特征分割的运动视频中人体目标动作标记点动态跟踪方法.采用分区域特征匹配方法进行运动视频中人体目标动作图像采集和分块融合性检测,通过动态特征融合技术融合人体目标动作标记点,提取目标动作的边缘轮廓特征值;结合模糊像素区域性融合技术实现对人体目标动作标记点动态检测;根据边缘相似性变换完成人体目标动作标记点特征分割,实现动作标记点的动态跟踪.仿真结果表明,采用该方法进行运动视频中人体目标动作标记点动态跟踪的精度较高,图像融合性较好,提高了人体目标动作特征点的标记和识别能力.

基于图像跟踪的人体运动目标点优化定位方法研究

为了提高人体运动目标点优化定位检测能力,提出基于图像跟踪的人体运动目标点优化定位方法.构建人体运动目标图像的三维表面信息重组模型,采用边缘轮廓检测方法进行人体运动目标点跟踪识别,提取人体运动目标点的灰度特征量;采用多维像素重构方法进行人体运动目标图像的信息融合和运动特征点标定,分析人体运动目标点的差异性特征量;采用自适应图像跟踪识别方法进行人体运动目标点优化定位,结合角点检测方法对人体运动目标点优化定位结果进行自适应学习和寻优控制,实现人体运动目标点优化定位优化.仿真结果表明,人体运动目标点优化定位的图像偏移量最高仅有30mm,减小了误差偏移,提高了人体运动目标点定位的精度.