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西南大学学报（自然科学版） 2024年第5期46卷 175-185页

作者：张欣宇邱国鹏三明学院艺术与设计学院福建三明365004 克拉斯诺达尔文化学院设计学院俄罗斯克拉斯诺达尔350072

人体动作捕捉是指通过技术手段捕捉人体的运动轨迹和姿态信息,广泛应用于娱乐、体育、医疗等领域.然而,现有的动作捕捉技术存在捕捉不准确、计算效率低等问题,影响了其在实时应用场景中的表现.针对这些问题,引入一种骨骼点坐标拟合优化L... 详细信息

人体动作捕捉是指通过技术手段捕捉人体的运动轨迹和姿态信息,广泛应用于娱乐、体育、医疗等领域.然而,现有的动作捕捉技术存在捕捉不准确、计算效率低等问题,影响了其在实时应用场景中的表现.针对这些问题,引入一种骨骼点坐标拟合优化Levenberg-Marquardt算法,并采用粒子群算法对其加以优化.同时采用动态时间规整算法进行人体动作捕捉及评估,以期实现人体动作的实时捕捉.结果显示,该算法对肩部侧平举这一动作的捕捉准确率最高达到了99.23%,明显优于其余对比算法.此外,该算法对深蹲动作的测试时间最短,仅为1.15 s,表明该算法在进行动作捕捉时具有显著的性能优势及很强的实际应用效果,为人体动作捕捉领域提供了新的解决方案.

关键词： Levenberg-Marquardt算法动态时间规整算法人体动作捕捉粒子群算法骨骼点数据提取

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基于惯性视觉融合的人体动作捕捉技术研究

基于惯性视觉融合的人体动作捕捉技术研究

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作者：王兆华哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

人体动作捕捉技术是近年来计算机视觉和传感技术领域的研究热点之一,主要依靠摄像机和传感器等设备捕获人体动作数据,进而通过深度学习算法解析出人体的运动姿态和相应动作。随着人工智能和机器学习技术的发展,人体动作捕捉技术已经广... 详细信息

人体动作捕捉技术是近年来计算机视觉和传感技术领域的研究热点之一,主要依靠摄像机和传感器等设备捕获人体动作数据,进而通过深度学习算法解析出人体的运动姿态和相应动作。随着人工智能和机器学习技术的发展,人体动作捕捉技术已经广泛应用于虚拟现实、影视动画制作、医疗康复、体育训练等多个领域。本文以人体动作捕捉系统为研究对象,设计了基于视觉、基于惯性传感器和基于视觉-惯性融合的人体动作捕捉算法,选择合适的数据集进行训练,采用传感器技术、计算机视觉技术和数据融合技术,构建含有关节遮挡的数据集,进行实验验证视觉-惯性融合动作捕捉算法有效性,并根据实验指标进行定量分析,完成了基于视觉-惯性融合的人体动作捕捉算法的硬件部署。首先,论文分析了人体动作捕捉技术所需要的技术理论和目前算法纯在的问题,分析基于视觉-惯性融合动作捕捉算法需要用到的坐标系以及坐标系之间的变换,选择合适的光学动作捕捉技术作为基于视觉动作捕捉系统的理论支撑,依据惯性传感器数据处理理论、姿态解算理论和数据融合理论完成惯性传感器数据的动作捕捉系统和基于视觉-惯性融合的人体动作捕捉系统。其次,设计基于视觉人体动作捕捉算法,以及采用的人体节点模型,提出视觉动作捕捉方案,同时设计基于惯性传感器动作捕捉算法,使用SMPL人体姿态模型,展示实时的人体动作捕捉效果,将整个人体动作捕捉任务分为姿态识别和人体在空间中位移任务,采用双向递归神经网络Bi RNN和循环神经网络RNN进行训练,视觉-惯性融合动作捕捉算法借鉴了惯性传感器动作捕捉思想,采用相机坐标系和惯性传感器坐标系对齐的双坐标策略和隐藏状态反馈机制,训练网络加入了视觉反馈,在不同数据集下进行测试算法可行性,本文对人体动作指标进行对比分析,结果显示本文提出的视觉-惯性融合动作捕捉算法优于单一输入的动作捕捉算法,验证了该算法的有效性。最后,将本文提出的视觉-惯性融合动作捕捉算法部署到惯性传感器HI229上,进行了算法迁移实验。从视觉系统和惯性传感器中获取的数据,在同一坐标系下对齐并融合,使用网络通信协议UDP传输到网络进行解算并且TCP连接unity3d进行实时的效果展示,本方法能够更准确地估计人体姿态和动作。本文提出的融合方法在动作重建精度和稳定性上都有显著提升,且移植后的结果与实验结果并无差距,验证算法实时性。

关键词：人体动作捕捉视觉-惯性融合深度学习循环神经网络

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基于MIMU的人体动作捕捉技术研究

基于MIMU的人体动作捕捉技术研究

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作者：刘阳阳燕山大学

学位级别：硕士

人体姿态分析与识别可以预测人体姿态行为、动作分类和异常行为检测,同时它对提升人机交互体验、医疗健康防护、运动分析、军事训练规范性等其他方面都有十分重要的意义。伴随着人体姿态分析与识别技术的发展,生活中很多高危工作需要可... 详细信息

人体姿态分析与识别可以预测人体姿态行为、动作分类和异常行为检测,同时它对提升人机交互体验、医疗健康防护、运动分析、军事训练规范性等其他方面都有十分重要的意义。伴随着人体姿态分析与识别技术的发展,生活中很多高危工作需要可穿戴式运动捕捉设备避免意外的发生来保障人身安全,对社会的发展有着重要的意义。基于以上实际需求,本文提出了基于扩展卡尔曼数据融合算法的可穿戴式MIMU人体动作捕捉系统,展开了以下理论分析和实验研究工作:首先,在分析目前可穿戴式人体动作捕捉系统的国内外研究现状和发展趋势的基础上,根据姿态检测原理和数据融合算法对可穿戴式人体动作捕捉系统的整体方案进行设计,研究了传感节点数量、穿戴位置,以及人体初始对准方案;然后,设计了上位机的数据处理平台,对数据进行接收、解析和扩展卡尔曼滤波算法数据融合,将融合后的数据显示、记录并传输到TCP模块上;设计了动作捕捉平台,利用3ds Max绘制的人体模型完成数据库文件提取、参数调试、TCP数据控制功能,实现人体姿态跟随;最后,分类研究BP神经网络、支持向量机、随机森林、长短时记忆网络四种分类算法对采集的人体数据集的处理效果,选择最优算法开展实验研究。实验分析可穿戴式式MIMU人体动作捕捉系统的功能、性能、姿态整体平均识别准确性等指标。本文基于MIMU的人体动作捕捉技术研究,具有低功耗、低成本、精度高等优点,为人体穿戴式传感器的应用提供实验依据和技术支持。

关键词：人体动作捕捉可穿戴设备数据处理平台动作捕捉平台实时显示

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基于深度学习的单目视频人体动作捕捉研究

基于深度学习的单目视频人体动作捕捉研究

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作者：杨起航新疆大学

学位级别：硕士

单目视频人体动作捕捉是近年来视觉算法领域的热门研究课题之一,在人机交互,虚拟现实,动漫,游戏等领域有着广泛的应用前景。本文主要研究单目视频人体动作捕捉问题,该问题可分为从图像空间中估计二维人体关键点坐标、利用二维关键点坐... 详细信息

单目视频人体动作捕捉是近年来视觉算法领域的热门研究课题之一,在人机交互,虚拟现实,动漫,游戏等领域有着广泛的应用前景。本文主要研究单目视频人体动作捕捉问题,该问题可分为从图像空间中估计二维人体关键点坐标、利用二维关键点坐标估计三维深度信息和利用人体模型进行形体重建几个步骤。而目前的单目人体动作捕捉技术较传统动作捕捉技术虽然一定程度上降低了成本和使用场景限制,但仍存在运算耗时较大,重建的人体动作脚部有穿地、滑步和漂浮问题,不便于影视动画制作和虚拟直播等场景中的使用。针对上述问题,本论文提出一种基于深度学习的单目视频人体动作捕捉方法。主要研究工作包括以下几点:(1)通过对当前二维人体姿态估计方法和轻量级目标检测网络的综合研究分析,以现有网络结构设计简洁的二维人体姿态估计方法为基准,借鉴轻量级目标检测网络设计思路,提出了LiteHumanPoseNet方法,该方法具有参数量少、推理速度快、估计精度较高和训练方便的特点,并通过消融实验表明所提出的方法的有效性。(2)通过对传统人体动作捕捉系统对脚部动作仿真处理方法的研究与分析,结合当前成熟的深度学习方法,提出了一种结合二维姿态算法使用的脚部触地判别器用以判断视频帧中脚部关键点接触地面的情况。该脚部触地判别器可以实现和穿戴式传感器相近的功能,且成本更低,摆脱掉硬件和场地等条件的约束。(3)形体重建,主要利用人体模型拟合图像空间中的二维人体坐标和估计的深度坐标获取重建的人体动作,目前深度坐标的估计技术较为成熟,选择现有的技术。针对重建后动作出现的脚部有穿地、滑步和漂浮问题,提出了一种根据脚部触地情况优化拟合后人体模型脚部问题的方法。实验结果表明,该方法可以一定程度上代替传统动捕方法,简化动作捕捉的使用难度,降低动作捕捉成本。实验表明,本文提出的单目视频动作捕捉方法较之前的方法,更加适用于影视动画制作和虚拟主播等应用领域的需求,且对运行速度做了一定的优化。

关键词：人体动作捕捉轻量化脚部触地判断深度学习

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基于kinect的人体动作捕捉与模式语义解读分析

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电脑知识与技术 2015年第6期11卷 169-170,173页

作者：肖何刘建明桂林电子科技大学计算机科学与工程学院广西桂林541004

Kinect人体动作捕捉系统从字面上就可以看出,它的核心就是Kinect体感摄影机,对人体的动作、人脸表情以及人体动作姿势进行检测捕捉的技术,这项技术不但能使运行效果达到很好,也使开发效率大大提高,与此同时也降低了开发成本,使它们三者... 详细信息

Kinect人体动作捕捉系统从字面上就可以看出,它的核心就是Kinect体感摄影机,对人体的动作、人脸表情以及人体动作姿势进行检测捕捉的技术,这项技术不但能使运行效果达到很好,也使开发效率大大提高,与此同时也降低了开发成本,使它们三者之间达到最优平衡。在Kinece核心基础上,另外与3DMAX和开放源代码结合,设计了这款系统,具有硬件简单性、廉价性、高精度性以及实时性等优点,能够应用的领域非常广泛,下面我们就来了解kinect的人体动作捕捉系统。

关键词： Kinect 人体动作捕捉模式语义解读分析

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人体动作捕捉模型的确定方法、装置、设备及存储介质

人体动作捕捉模型的确定方法、装置、设备及存储介质

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作者：胡伟泰杨青 100085 北京市海淀区西北旺路10号院西区4号楼6层606

本申请提供一种人体动作捕捉模型的确定方法、装置、设备及存储介质通过获取模型的训练数据以及网络构建层，使网络构建层对训练数据进行训练，以得到人体动作捕捉模型，实现精确捕捉人体动作。即通过基于光场重建技术捕获的人体动作数... 详细信息

标准号: CN118038540A

本申请提供一种人体动作捕捉模型的确定方法、装置、设备及存储介质通过获取模型的训练数据以及网络构建层，使网络构建层对训练数据进行训练，以得到人体动作捕捉模型，实现精确捕捉人体动作。即通过基于光场重建技术捕获的人体动作数据库构建动作先验，训练深度神经网络模型实现从体感外设采集的RGBD图像中捕捉人体动作。整个系统运行速度快，精确度高，可以达到实时运行的要求，解决了现有技术中存在的问题，具有积极的效果。

关键词：人体动作人体动作捕捉网络构建训练数据捕捉神经网络模型数据库构建先验存储介质实时运行体感外设系统运行光场捕获采集图像重建申请

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人体动作捕捉的可穿戴式数据采集装置

人体动作捕捉的可穿戴式数据采集装置

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作者：姚招华 100041 北京市石景山区鲁谷路128号1幢5层515室

本实用新型提出的人体动作捕捉的可穿戴式数据采集装置，属于动作捕捉技术领域，包括：微控制器、JTAG调试接口电路、加速度测量模块、电源模块以及通信接口电路，所述JTAG调试接口电路、加速度测量模块、电源模块以及通信接口电路分别... 详细信息

标准号: CN207123811U

本实用新型提出的人体动作捕捉的可穿戴式数据采集装置，属于动作捕捉技术领域，包括：微控制器、JTAG调试接口电路、加速度测量模块、电源模块以及通信接口电路，所述JTAG调试接口电路、加速度测量模块、电源模块以及通信接口电路分别与所述微控制器连接，所述微控制器用于完成所有事件的调度，所述微控制器采用微控制芯片MSP430F5438，所述加速度测量模块选用三轴加速度传感器ADXL345。本实用新型数据获取方式更自由，数据采集设备更便携，更注重人性化的交互感受。

关键词：微控制器加速度测量模块通信接口电路本实用新型电源模块三轴加速度传感器动作捕捉技术人体动作捕捉数据采集设备数据采集装置微控制芯片可穿戴式数据获取人性化便携调度自由

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人体动作捕捉与骨骼数据映射系统及其方法

人体动作捕捉与骨骼数据映射系统及其方法

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作者：史京迪曹介白 100044 北京市海淀区首体南路9号5楼8层0801室

本申请实施例提供了一种人体动作捕捉与骨骼数据映射系统及其方法，包括实时捕捉现实人体的动作轨迹以生成动作数据流，通过将所述动作数据流转换为动作驱动数据流而实时驱动虚拟三维模型执行动作，从而实时生成三维模型动画，可克服现... 详细信息

标准号: CN108288300A

本申请实施例提供了一种人体动作捕捉与骨骼数据映射系统及其方法，包括实时捕捉现实人体的动作轨迹以生成动作数据流，通过将所述动作数据流转换为动作驱动数据流而实时驱动虚拟三维模型执行动作，从而实时生成三维模型动画，可克服现有三维模型动画的动作实时性不佳的问题，使所生成的三维模型动画更加生动。

关键词：三维模型动作数据流人体动作捕捉数据流动作轨迹动作驱动骨骼数据实时驱动实时生成虚拟三维映射系统实时性捕捉转换申请

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在场景中的人体动作捕捉方法、装置、介质及设备

在场景中的人体动作捕捉方法、装置、介质及设备

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作者：温程璐林希平戴雨笛林逸泰沈思淇王程 361000 福建省厦门市思明南路422号

本申请的实施例提供了一种在场景中的人体动作捕捉方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取目标对象的第一IMU数据、以及观测人员针对目标对象捕捉到的点云数据和图像；根据第一IMU数据对目标对象进行动作估计，得到目标对象对应的人... 详细信息

标准号: CN116543457A

本申请的实施例提供了一种在场景中的人体动作捕捉方法、装置、介质及设备。该方法包括：获取目标对象的第一IMU数据、以及观测人员针对目标对象捕捉到的点云数据和图像；根据第一IMU数据对目标对象进行动作估计，得到目标对象对应的人体动作；将点云数据与图像进行对齐；基于激光雷达自身的第二IMU数据，估计激光雷达的运动轨迹信息，并根据运动轨迹信息和对齐后的点云数据构建三维场景网格；根据人体场景接触约束项、平滑约束项、姿态先验约束项以及网格到点约束项对人体动作和三维场景网格进行优化，以得到优化后的人体动作和三维场景网格。本申请实施例的技术方案提高对场景和人体动作的捕捉精度，保证捕捉到的数据的准确性。

关键词：人体动作网格点云数据目标对象三维场景运动轨迹信息激光雷达对齐捕捉约束项场景图像人体动作捕捉动作估计获取目标平滑约束先验约束构建申请优化观测保证

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一种引入反馈机制的多RGB相机实时人体动作捕捉系统

一种引入反馈机制的多RGB相机实时人体动作捕捉系统

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作者：于涛张宇翔戴翘楚 100083 北京市海淀区橡树湾一期一号楼一单元1703室

本发明提出了一种引入反馈机制的多RGB相机实时人体动作捕捉系统，主要包括平台搭建、数据处理、姿态重建及反馈优化等步骤，结合深度学习的技术来完成人体姿态的估计，通过引入人体线性蒙皮模型以及人手检测器，对于末端交互关节的检... 详细信息

标准号: CN112907631B

本发明提出了一种引入反馈机制的多RGB相机实时人体动作捕捉系统，主要包括平台搭建、数据处理、姿态重建及反馈优化等步骤，结合深度学习的技术来完成人体姿态的估计，通过引入人体线性蒙皮模型以及人手检测器，对于末端交互关节的检测分辨率大大提升，从而提高了严重遮挡下的交互性能。通过引入反馈机制，将上一帧的人体模型渲染到当前帧并进行腐蚀膨胀处理，得到当前帧的启发式算法的一个合理初值，并且引入了三维的可见性信息，避免了歧义性，从而可以提高算法的收敛速度和精度，从而完成一个实时的无佩戴标记的人体重建系统，并且对于繁杂环境也具有鲁棒性。

关键词：引入反馈机制检测器人体动作捕捉启发式算法交互性能膨胀处理平台搭建人体模型人体姿态重建系统数据处理可见性鲁棒性歧义性分辨率蒙皮算法遮挡佩戴收敛关节三维渲染人手腐蚀反馈重建检测优化学习

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