35、人体部位三维跟踪技术解析

人体部位三维跟踪技术解析

1. 系统配置评估

为了实现人体部位的三维跟踪，研究人员评估了几种不同的系统配置，这些配置包含了三维姿态估计和跟踪模块的不同组合。以下是具体的系统配置：
1. 基于MOCCD的跟踪（配置1）
- 该配置基于MOCCD算法，跟踪开始时需要对模型参数进行粗略初始化。
- 在多假设卡尔曼滤波器框架中应用三个MOCCD算法实例，每个实例与一个卡尔曼滤波器关联，每个卡尔曼滤波器采用不同的运动学模型，以适应手部 - 前臂的运动变化。
- 采用胜者全得组件，根据确认测量、预测质量和模型曲线像素灰度值概率分布差异这三个标准，在每个时间步选择最合适的模型。
2. 基于形状流方法的跟踪（配置2）
- 基于形状流（SF）方法，跟踪从用户定义的参数向量T(t = 1)开始。
- 使用分层方法确定三维姿态T及其时间导数˙T。在时间步t，三维姿态T(t)使用MOCCD算法计算，时间姿态导数˙T(t)使用SF算法根据时间步(t + Δt)和(t - Δt)的图像确定。
- 依靠两个姿态假设，胜者全得组件使用与配置1相同的标准选择最合适的时空模型。第一个假设的参数向量预测使用恒定速度模型，第二个假设使用恒定位置模型。
3. 基于ICP的跟踪（配置3）
- 采用基于ICP的“检测跟踪”方法，无需在第一个时间步进行姿态初始化。
- 根据ICP类优化技术，将三维模型适配到具有运动属性的三维点云。使用基于ICP的运动分析技术预测下一个时间步的三维姿态。
- 在该配置中，结合了基于Wedel等人（2008