23、无标记关节人体跟踪从多视图视频与 GPU-粒子群优化

无标记关节人体跟踪从多视图视频与 GPU-粒子群优化

1. 人体姿态估计的背景

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究课题，其应用范围广泛，包括但不限于虚拟角色动画、生物识别、人机交互、步态分析和视频监控等。尽管大多数工业解决方案仍然依赖于基于标记的系统（如 Vicon），但基于视频的无标记姿态估计技术近年来取得了显著进展。无标记姿态估计的主要优势在于减少了每次捕获会话的准备时间，并且程序具有非侵入性特点。受试者无需穿戴紧身衣或使用磁性或光学标记，通常可以穿着日常服装参与实验。这种非侵入性方法不仅提高了用户体验，还开辟了在医学分析和家庭娱乐等领域应用运动捕捉的可能性。

2. 无标记姿态估计的优势

无标记姿态估计相比于基于标记的系统，具有以下几点显著优势：

• 减少准备时间 ：无需标记设备，减少了每次实验前的准备工作。
• 非侵入性 ：受试者可以穿着日常服装参与，无需特殊装备。
• 应用场景广泛 ：适用于医学分析、家庭娱乐等多个领域，尤其是在无法使用标记的场景中。
• 成本效益高 ：视频摄像头的普及和价格低廉，使得无标记运动捕捉成为一种更具成本效益的选择。

3. 粒子群优化（PSO）的应用

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，常用于解决复杂的多维非线性优化问题。在人体姿态估计中，PSO 被用于寻找模型在候选姿态下