基于视频的三维人体运动捕获方法研究的开题报告.docx

优秀毕业论文开题报告基于视频的三维人体运动捕获方法研究的开题报告一、研究背景三维人体运动捕获技术是计算机图形学、计算机视觉和计算机动画领域中的重要研究方向之一。它可以实现对人体运动的高精度、高效率的捕获和重建，为虚拟现实、游戏、影视特效等领域的应用提供了重要的技术支持。目前，三维人体运动捕获技术主要分为基于传感器和基于图像的两种类型。基于传感器的方法需要使用专门的传感器设备进行捕获，具有高精度和高稳定性，但成本较高且难以应用于大规模场景。而基于图像的方法则可以使用普通的摄像机进行捕获，成本较低且易于应用，但精度和稳定性相对较低。针对基于图像的三维人体运动捕获方法，目前主要存在以下问题：一是对光照、遮挡等复杂场景的适应性较差；二是在运动速度较快或姿态变化较大的情况下，精度和稳定性较低；三是对于非刚体运动或多人协同运动的捕获和重建效果较差。因此，本研究旨在探索一种基于视频的三维人体运动捕获方法，以提高基于图像的三维人体运动捕获技术的精度和稳定性，适应更加复杂的场景，并实现对非刚体运动和多人协同运动的捕获和重建。二、研究内容和方法1. 研究内容本研究的主要内容包括以下方面：（1）基于视频的三维人体姿态估计算法的研究，包括基于深度学习和传统计算机视觉方法的姿态估计算法设计和优化。（2）基于视频的三维人体运动捕获算法的研究，包括基于单目摄像机和多目摄像机的运动捕获算法设计和优化。（3）基于视频的非刚体运动和多人协同运动的捕获和重建算法的研究，包括基于多视角的运动重建和基于深度学习的多人姿态估计算法设计和优化。2. 研究方法本研究的研究方法主要包括以下几个方面：（1）文献综述：对当前基于视频的三维人体运动捕获技术的研究现状进行综述，分析其优缺点和存在的问题，为后续研究提供参考。（2）算法设计：基于深度学习和传统计算机视觉方法，设计并优化基于视频的三维人体姿态估计和运动捕获算法，并针对非刚体运动和多人协同运动进行算法设计和优化。（3）数据采集和处理：采集和处理视频数据，包括对视频进行标注和预处理，以及对人体姿态和运动进行标注和重建。（4）实验验证：在公开数据集和自行采集的数据集上进行实验验证，评估算法的精度、稳定性和适应性，并与当前主流的基于图像的三维人体运动捕获方法进行比较。三、研究意义和创新点本研究的意义和创新点主要包括以下几个方面：（1）提高基于视频的三维人体运动捕获技术的精度和稳定性，适应更加复杂的场景。（2）实现对非刚体运动和多人协同运动的捕获和重建，拓展应用场景。（3）探索基于深度学习的三维人体姿态估计和运动捕获算法，提高算法的效率和鲁棒性。（4）为虚拟现实、游戏、影视特效等领域的应用提供重要的技术支持。四、预期成果本研究预期的成果包括以下几个方面：（1）基于视频的三维人体姿态估计和运动捕获算法的设计和优化。（2）基于视频的非刚体运动和多人协同运动的捕获和重建算法的设计和优化。（3）一套基于视频的三维人体运动捕获系统的实现和验证。（4）相关论文若干，发表在国内外知名学术期刊和会议上。