【摘 要】
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三维人体姿态估计作为人类行为动作识别的关键环节在游戏、体育训练以及人机交互等多个领域都有着广泛的应用前景。目前常见的三维人体姿态估计需要佩戴较为昂贵的辅助设备,运动目标一定程度上会受到这些设备的影响不能够灵活地运动,而且有些运动捕捉设备不能在室外等复杂场景使用。因此本文将成本更低,场景使用更灵活的双目视觉和二维姿态估计相结合来实现三维人体姿态估计。针对基于深度学习的OpenPose算法提取二维关节
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三维人体姿态估计作为人类行为动作识别的关键环节在游戏、体育训练以及人机交互等多个领域都有着广泛的应用前景。目前常见的三维人体姿态估计需要佩戴较为昂贵的辅助设备,运动目标一定程度上会受到这些设备的影响不能够灵活地运动,而且有些运动捕捉设备不能在室外等复杂场景使用。因此本文将成本更低,场景使用更灵活的双目视觉和二维姿态估计相结合来实现三维人体姿态估计。针对基于深度学习的OpenPose算法提取二维关节点时,左右图像同一关节点会出现不匹配的情况,导致恢复出来的三维姿态不能够准确的反应人体真实姿态,本文提出了一种改进方法,该方法采用可变形模型拟合人体四肢,既能够准确定位人体四肢关节点,同时也满足左右图像同一关节点相匹配,从而提升了人体三维姿态估计的准确性和真实性。本文在三维人体姿态估计领域主要开展了以下研究工作:（1）设计实现双目立体视觉系统,并调用开源不久的OpenPose算法提取人体二维关节点恢复出三维坐标实现三维人体姿态估计,该系统能够对采集的图像和视频进行处理。（2）针对OpenPose方法提取关节点不准确和左右图像同一关节点不匹配,从而导致恢复的三维姿态不能够准确的反映真实姿态,本文提出一种基于双目视觉的三维人体姿态估计改进方法。该方法得到的二维关节点结合双目视觉系统恢复的三维姿态能够更准确的反映了人体真实姿态。（3）利用无人机携带双目立体视觉系统,拍摄实际场景完成了多人复杂场景的三维姿态估计,证明了本文方法在复杂场景下的可行性,也验证了本文所设计实现的双目立体视觉系统良好的鲁棒性和实用性。
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