24、人体模型的表示与应用

人体模型的表示与应用

1. 引言

人体姿态估计是计算机视觉和机器学习领域的重要课题，广泛应用于虚拟角色动画、生物识别、人机交互、步态分析和视频监控等领域。无标记姿态估计的吸引力在于每次捕获会话的准备时间减少以及程序的非侵入性。在无标记捕获中，不需要使用紧身衣和磁性或光学标记；相反，受试者通常可以穿着他们的日常服装参与。本文将探讨如何使用骨架驱动的细分曲面人体模型来模拟人体姿态，并详细介绍这种人体模型的具体构建方式及其在姿态估计中的应用。

2. 人体模型的定义

人体模型是指用于描述人体结构和动作的数学或几何表示。在姿态估计中，常用的人体模型包括骨架模型、网格模型和细分曲面模型。其中，骨架模型通过一组关节和骨骼段来表示人体，而细分曲面模型则在此基础上进一步细化，以更精确地捕捉人体表面的变化。

2.1 骨架驱动的细分曲面人体模型

骨架驱动的细分曲面人体模型结合了骨架模型和细分曲面模型的优点，能够同时捕捉人体的刚性和柔性部分。该模型的核心是一个骨架结构，由多个关节和骨骼段组成。每个关节可以旋转和弯曲，以模拟人体的真实运动。在骨架的基础上，细分曲面模型通过一系列的细分曲面来表示人体的表面。这些曲面可以根据关节的位置和角度进行动态调整，从而实现对人体姿态的高精度表示。

3. 模型参数

为了准确描述人体模型，需要引入一系列参数来表示人体的各个部分。以下是常用的参数类型：

• 关节位置和角度 ：每个关节的位置和角度决定了人体的姿态。这些参数可以通过多视角视频中的图像特征点提取获得。
• 骨骼长度 ：每